3,107
个编辑
更改
跳到导航
跳到搜索
第156行：
第156行： − +
→节点合并方法
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>，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（如下面图a中的A节点）指向待合并节点集合中的节点i的边，<math>w_{\mu,z}</math>表示宏观网络中节点<math>\mu</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>，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（如下面图a中的A节点）指向待合并节点集合中的节点i的边，<math>w_{\mu,z}</math>表示宏观网络中节点<math>\mu</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；
[[文件:合并方式21.png|居左|800x600像素]]
[[文件:合并方式22.png|居左|800x600像素]]
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；
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；