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→贪婪算法
为了识别复杂网络中的因果涌现，需要对网络进行粗粒化，然后比较宏观网络与微观网络的有效信息，判断能否发生因果涌现。粗粒化方法包括：贪婪算法、谱分解方法以及机器学习方法。
为了识别复杂网络中的因果涌现，需要对网络进行粗粒化，然后比较宏观网络与微观网络的有效信息，判断能否发生因果涌现。粗粒化方法包括：贪婪算法、谱分解方法以及机器学习方法。
===贪婪算法===
===贪婪算法===
# 初始化一个队列，随机选择一个节点v_i (没有访问过的), 将v_i 所属的邻域(马尔可夫毯 )B_vi 中的节点加入队列中
# 初始时v_μ=v_i
# 分别尝试将 v_μ 与 v_j∈B_vi 合并：
3.1. 如果合并后的网络的EI增加了，就将这两个节点合并组成新的宏观节点v_μ，将v_j 所属的邻域中的不在队列中的节点加入队列中；
3.2. EI没增加则继续尝试与队列中的其他节点进行合并，直至队列中的节点都合并过，返回步骤1
===谱分解方法===
===谱分解方法===
===机器学习方法===
===机器学习方法===