随着在线社交网络的爆炸式增长，大规模图聚类的研究引起了极大的兴趣。 大多数传统方法将图聚类问题视为基于给定目标函数的优化问题。 但是，关于通过现实生活网络出现集群的方法论理论很少。 在本文中，在线社交网络中的每个演员都被视为非合作游戏中的自私玩家。 与每个节点关联的策略被定义为集群成员向量，并且每个人的动机是通过采用最合适的策略来最大化自己的社会身份。 在我们的游戏模型中，效用函数的定义受到了顺应性心理学的启发，顺应性心理学被定义为一个人通过参与不同群体而获得的社会身份的加权平均值。 通过此设置