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→粗粒化复杂网络
其中，节点分组的目的是确定哪些原始网络的节点应该被归并为一个宏观节点；而网络的归并的目的是根据被归并的这些原始网络节点，以及附着在它们之上的连边，确定分组后的宏观节点彼此之间如何构建连边，从而形成一个比原始网络更小，但却并不丢失原始网络主要特征的粗粒化网络。
其中，节点分组的目的是确定哪些原始网络的节点应该被归并为一个宏观节点；而网络的归并的目的是根据被归并的这些原始网络节点，以及附着在它们之上的连边，确定分组后的宏观节点彼此之间如何构建连边，从而形成一个比原始网络更小，但却并不丢失原始网络主要特征的粗粒化网络。
在Klein等人的论文<ref name=":0"/>，以及Griebenow 等人<ref name=":Griebenow">Griebenow R, Klein B, Hoel E. Finding the right scale of a network: efficient identification of causal emergence through spectral clustering[J]. arXiv preprint arXiv:190807565, 2019.</ref>的文献中，作者们主要提出了三种粗粒化网络的方法，包括：[[贪婪算法]]、[[谱分解方法]]以及[[梯度下降]]方法。这三种方法最大的不同就在于节点分组方案的不同，至于如何归并节点和网络则采用了相同的处理手段。
在Klein等人的论文<ref name=":0"/>，以及Griebenow 等人<ref name=":Griebenow">Griebenow R, Klein B, Hoel E. Finding the right scale of a network: efficient identification of causal emergence through spectral clustering[J]. arXiv preprint arXiv:190807565, 2019.</ref>的文献中，作者们主要提出了三种粗粒化网络的方法，包括：[[贪婪算法]]、[[谱分解方法]]以及[[梯度下降]]方法。这三种方法最大的不同就在于节点分组方案的不同，至于如何归并节点和网络则除了梯度下降方法以外，另外两个都采用了相同的处理手段，即HOM算法。
Klein等人<ref name=":0" />相当于使用贪婪算法对节点进行分组，但实质上该方法将分组和归并合并在一起执行了。这种方法对于大规模网络其效率很低。而Griebenow<ref name=":Griebenow"/>又提出了一种基于谱分解的方法来对原始网络节点进行分组，并将这种方法应用于[[偏好依附网络]]。相较于贪婪算法以及梯度下降算法，谱分解算法的计算时间更少，同时找到的宏观网络也更好（EI更大）。
Klein等人<ref name=":0" />相当于使用贪婪算法对节点进行分组，但实质上该方法将分组和归并合并在一起执行了。这种方法对于大规模网络其效率很低。而Griebenow<ref name=":Griebenow"/>又提出了一种基于谱分解的方法来对原始网络节点进行分组，并将这种方法应用于[[偏好依附网络]]。相较于贪婪算法以及梯度下降算法，谱分解算法的计算时间更少，同时找到的宏观网络也更好（EI更大）。