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→节点合并方法
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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>，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，<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>之间的转移概率，这里<math>z</math>表示待合并节点指向的节点（如图(a)中的节点E）表示；
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</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,z}=\sum_{i \in S}w_{i,z}\frac{\sum_{j\rightarrow i}w_{ji}}{\sum_{j\rightarrow k\in S}w_{jk}}</math>，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，<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>之间的转移概率，这里<math>z</math>表示待合并节点指向的节点（如图(a)中的节点E）表示；
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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节点的平稳分布<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>在节点平稳分布中的值，<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>之间的转移概率；
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节点的平稳分布<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,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>在节点平稳分布中的值，<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>之间的转移概率；
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4）更为复杂的情况，如下图a所示，待合并的节点(B，C，D)三者之间存在循环结构，需要综合考虑方法2和方法3，将待合并的节点粗粒化为两个宏观节点<math>\mu|j</math>和<math>\mu|\pi</math>，来捕获延迟效果，其中宏观节点<math>u|j</math>起到缓冲的效果，最终<math>u|j</math>和<math>u|\pi</math>组成的宏观节点具有记忆功能，如图b所示，宏观节点的出边权重同样结合方法2和方法3进行计算。具体计算时做了简化，<math>u|j</math>和<math>u|\pi</math>之间的转移概率设为1，<math>u|\pi</math>的转移概率按照方法3进行计算；
4）更为复杂的情况，如下图a所示，待合并的节点(B，C，D)三者之间存在循环结构，需要综合考虑方法2和方法3，将待合并的节点粗粒化为两个宏观节点<math>\mu_1</math>和<math>\mu_2</math>，来捕获延迟效果，其中宏观节点<math>\mu_1</math>起到缓冲的效果，最终<math>\mu_1</math>和<math>\mu_2</math>组成的宏观节点具有记忆功能，如图b所示，宏观节点的出边权重同样结合方法2和方法3进行计算。具体计算时做了简化，<math>\mu_1</math>和<math>\mu_2</math>之间的转移概率设为1，<math>\mu_2</math>的转移概率按照方法3进行计算；
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