复杂网络的聚类算法，挺适合那种时空维度交错又数据量巨大的情况。像遥感图像、交通流、甚至是实时导航系统，都是典型应用。你要是做空间的，肯定对什么拓扑结构、距离约束不陌生。这里面用到的方式也蛮丰富的，空间推理、几何计算啥的都得会点儿。

拓扑结构的挺吃数据结构功底的，不过一旦你搞清楚数据背后的时空语义，模型拟合的效果会比较惊喜。推荐你看看下面这几个文章资源，有些用 Kohonen 聚类入侵检测，有些用海豚算法网络。嗯，听着有点野，但还真挺实用。

如果你对Oracle 空间数据库感兴趣，那个网络拓扑结构的也比较系统，搭配可视化效果也还不错。还有用MATLAB做复杂网络实现的文章，代码清晰，逻辑也不绕，适合入门参考。

建议你在研究聚类方法的时候，别死盯某一种。不同场景用不同算法效果才好，比如密度聚类就挺适合噪声多的环境。还有层次结构相关的几何拓扑，也值得一看，蛮多启发的。

如果你平时用Python或MATLAB做时空数据挖掘，可以试着把这些思路融进去做模型优化。实战效果一般都比纸上谈兵靠谱多了。