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1)下面图a展示了微观网络,其中待合并的节点(节点B,C,D)之间没有连边,且待合并节点都指向相同的输出节点(节点E),将节点B,C,D粗粒化成一个宏观节点<math>\mu</math>,如图b所示,同时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取平均,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{1}{N_S}</math>,其中<math>S</math>表示待合并节点集合,节点<math>i</math>表示待合并节点集合中的节点(如下图中的节点B,C,D),节点<math>z</math>表示待合并节点指向的节点(如下图中的节点E),<math>w_{i,z}</math>表示微观网络中的节点<math>i</math>和节点<math>z</math>之间的转移概率,<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,<math>Ns</math>为待合并节点的数量;
 
1)下面图a展示了微观网络,其中待合并的节点(节点B,C,D)之间没有连边,且待合并节点都指向相同的输出节点(节点E),将节点B,C,D粗粒化成一个宏观节点<math>\mu</math>,如图b所示,同时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取平均,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{1}{N_S}</math>,其中<math>S</math>表示待合并节点集合,节点<math>i</math>表示待合并节点集合中的节点(如下图中的节点B,C,D),节点<math>z</math>表示待合并节点指向的节点(如下图中的节点E),<math>w_{i,z}</math>表示微观网络中的节点<math>i</math>和节点<math>z</math>之间的转移概率,<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,<math>Ns</math>为待合并节点的数量;
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[[文件:合并方式12.png|居左|800x600像素]]
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[[文件:合并方式13.png|居左|800x600像素]]
    
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);
 
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);
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