Рассматривается задача кластеризации динамических социальных сетей на основе кооперативных игр с коалиционной структурой. Предложена теоретико-игровая модель, в которой игроки (вершины графа) формируют коалиции, максимизируя суммарный выигрыш, определяемый через агрегированную функцию расстояний на временных срезах. Показано, что игра является потенциальной, а поиск Нэш-стабильного разбиения сводится к максимизации потенциальной функции. Для решения задачи большого размера разработан эвристический алгоритм попарных обменов (Swap-Switch), обеспечивающий быструю сходимость к стабильному разбиению. Эксперимент на данных матча НБА 2016 года демонстрирует точность кластеризации 89% и эффективность предложенного алгоритма по сравнению с полным перебором.