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→网络中的粗粒化
## 否则将两个节点间的距离设为无穷大∞(1000)
## 否则将两个节点间的距离设为无穷大∞(1000)
# 基于距离矩阵<math>D_{N'×N'}</math>，使用OPTICS算法进行聚类，同一类里的节点进行粗粒化作为一个宏观节点，存在距离超参<math>\epsilon</math>，需要线性搜索，选择EI最大的参数
# 基于距离矩阵<math>D_{N'×N'}</math>，使用OPTICS算法进行聚类，同一类里的节点进行粗粒化作为一个宏观节点，存在距离超参<math>\epsilon</math>，需要线性搜索，选择EI最大的参数
时间复杂度：<math>O(N^3)</math>
===机器学习方法===
===机器学习方法===
EI是不可微的，所以梯度下降法不能直接适用。
EI是不可微的，所以梯度下降法不能直接适用。
针对一个含有<math>𝑛</math>个节点的网络，定义一个分组矩阵<math>M\in R^{n×k}</math>，其中<math>m_{iμ}=Pr(v_i\in v_{\mu})</math>，表示微节点<math>v_i</math>属于宏观节点<math>v_{\mu}</math>的概率，然后根据微观网络和分组矩阵构建宏观网络，优化目标是最大化宏观网络的有效信息EI，使用带动量的梯度下降方法优化M。
针对一个含有<math>𝑛</math>个节点的网络，定义一个分组矩阵<math>M\in R^{n×k}</math>，其中<math>m_{iμ}=Pr(v_i\in v_{\mu})</math>，表示微节点<math>v_i</math>属于宏观节点<math>v_{\mu}</math>的概率，然后根据微观网络和分组矩阵构建宏观网络，优化目标是最大化宏观网络的有效信息EI，使用带动量的梯度下降方法优化M。
时间复杂度：<math>O(N^3)</math>
困难：
困难：