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2）下面图a展示了待合并的节点（节点B，C）之间没有连边但是待合并节点指向多个输出节点的情况（节点D和E），将节点B，C粗粒化成一个宏观节点<math>\mu|j</math>（表示为<math>\mu|j</math>是因为计算宏观节点的输出权重依赖指向待合并节点的权重<math>w_{ji}</math>，其中节点<math>j</math>表示指向待合并节点的节点，如下面图a中的A节点），图b展示了对应的宏观网络，边权处理方式：需要将指向待合并节点的权重相加，待合并节点的输出权重按比例加权求和，具体宏观节点输出权重计算方法为：<math>w_{\mu|j,z}=\sum_{i \in S}w_{i,z}\frac{\sum_{j\rightarrow i}w_{ji}}{\sum_{j\rightarrow k\in S}w_{jk}}</math>，<math>W_{\mu|j}</math>表示宏观节点的输出边权，其中<math>j\rightarrow i</math>表示节点j指向待合并节点集合中的节点i的边；

2）下面图a展示了待合并的节点（节点B，C）之间没有连边但是待合并节点指向多个输出节点的情况（节点D和E），将节点B，C粗粒化成一个宏观节点<math>\mu|j</math>（表示为<math>\mu|j</math>是因为计算宏观节点的输出权重依赖指向待合并节点的权重<math>w_{ji}</math>，其中节点<math>j</math>表示指向待合并节点的节点，如下面图a中的A节点），图b展示了对应的宏观网络，边权处理方式：需要将指向待合并节点的权重相加，待合并节点的输出权重按比例加权求和，具体宏观节点输出权重计算方法为：<math>w_{\mu|j,z}=\sum_{i \in S}w_{i,z}\frac{\sum_{j\rightarrow i}w_{ji}}{\sum_{j\rightarrow k\in S}w_{jk}}</math>，<math>w_{\mu|j,z}</math>表示宏观网络中节点<math>\mu|j</math>和节点<math>z</math>之间的权重，其中<math>j\rightarrow i</math>表示节点j指向待合并节点集合中的节点i的边；

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3）下面图a展示了待合并的节点（节点B，C）之间存在连边且待合并节点指向多个输出节点的情况（节点D和E），如图a所示，将节点B，C粗粒化成一个宏观节点<math>\mu|\pi</math>（表示为<math>\mu|\pi</math>是因为计算宏观节点的输出权重依赖网络的平稳分布<math>\pi </math>），图b展示了对应的宏观网络，具体宏观节点输出权重计算方法为：<math>w_{\mu|\pi,z}=\sum_{i \in S}w_{i,z}\frac{\pi_i}{\sum_{k\in S}\pi_k}</math>，其中 <math>π_i </math>为节点<math>i </math>在网络平稳分布中的值；

3）下面图a展示了待合并的节点（节点B，C）之间存在连边且待合并节点指向多个输出节点的情况（节点D和E），如图a所示，将节点B，C粗粒化成一个宏观节点<math>\mu|\pi</math>（表示为<math>\mu|\pi</math>是因为计算宏观节点的输出权重依赖网络的平稳分布<math>\pi </math>），图b展示了对应的宏观网络，具体宏观节点输出权重计算方法为：<math>w_{\mu|\pi,z}=\sum_{i \in S}w_{i,z}\frac{\pi_i}{\sum_{k\in S}\pi_k}</math>，其中 <math>π_i </math>为节点<math>i </math>在网络平稳分布中的值，<math>w_{\mu|\pi,z}</math>表示宏观网络中节点<math>\mu|\pi</math>和节点<math>z</math>之间的权重；

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