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===Higher-Order Macronodes (HOM)===
===高阶网络聚类 Higher-Order Macronodes (HOM)===
在Klein等人的论文<ref name=":19">Klein B, Hoel E. The emergence of informative higher scales in complex networks[J]. Complexity, 2020, 20201-12.</ref>，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，作者们采用了高阶依赖项建模（[[HOMs]]）<ref name="HOMs">Xu, J., Wickramarathne, T. L., & Chawla, N. V. Representing higher-order dependencies in networks[J]. Science advances, 2016, 2(5), e1600028.</ref>来对网络节点进行聚合。其目的是为了保证聚合后的宏观网络与原始的微观网络具有相同的随机游走动力学特性。该方法也可以用于对马尔科夫链状态进行合并。
在Klein等人的论文<ref name=":19">Klein B, Hoel E. The emergence of informative higher scales in complex networks[J]. Complexity, 2020, 20201-12.</ref>，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，作者们采用了高阶依赖项建模（[[HOMs]]）<ref name="HOMs">Xu, J., Wickramarathne, T. L., & Chawla, N. V. Representing higher-order dependencies in networks[J]. Science advances, 2016, 2(5), e1600028.</ref>来对网络节点进行聚合。其目的是为了保证聚合后的宏观网络与原始的微观网络具有相同的随机游走动力学特性。该方法也可以用于对马尔科夫链状态进行合并。
论文<ref name=":19" />中提到，原始的微观动力学和使用该方法聚合后的宏观动力学和能满足其定义的一致性。
论文<ref name=":19" />中提到，原始的微观动力学和使用该方法聚合后的宏观动力学和能满足其定义的一致性。
=不同粗粒化方法之间的异同=
=不同粗粒化方法之间的异同=