针对传统社团检测算法无法判断网络中特殊节点和SCAN算法对于参数依赖性太大的缺点，提出了一种基于自然最近邻居概念的社团检测算法CD3N。算法利用自然最近邻居无参的特性，首先以结构相似度为基准，计算出网络节点的自然最近邻居，并依此构造小值最近邻域图；然后取邻域图中邻居数最多的节点为核心节点，根据可达关系，构造关于核心节点的社团；重复选取核心节点并构造社团的过程，直到没有可归入社团的节点。将算法应用到空手道俱乐部网络和海豚网络中，并与SCAN算法进行对比。实验结果表明，CD3N算法有效解决了参数敏感性问题，能够很好地进行社团检测。