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→宏节点合并方法
2）待合并的节点之间没有连边且待合并节点指向多个节点时，如图b所示，需要将输入边权加和，出边的边权按比例加权求和，其中<math>w_{ji} </math>为节点<math>v_i </math>的入边权重<math>(W_{\mu|j}=\sum_{i \in S}W_i\frac{\sum_{j->i}w_{ji}}{\sum_{j->k\in S}w_{jk}})</math>；
2）待合并的节点之间没有连边且待合并节点指向多个节点时，如图b所示，需要将输入边权加和，出边的边权按比例加权求和，其中<math>w_{ji} </math>为节点<math>v_i </math>的入边权重<math>(W_{\mu|j}=\sum_{i \in S}W_i\frac{\sum_{j->i}w_{ji}}{\sum_{j->k\in S}w_{jk}})</math>；
3）当待合并节点间存在连边时，如图c所示，需要计算待合并节点的[[平稳分布]]，然后采用方法2的方式计算，其中 <math>π_i </math>为节点<math>v_i </math>在网络平稳分布中的概率<math>(W_{\mu|\pi}^{out}=\sum_{i \in S}W_i\frac{\pi_i}{\sum_{k\in S}\pi_k})</math>；
3）当待合并节点间存在连边时，如图c所示，需要计算待合并节点的[[平稳分布]]，然后采用方法2的方式计算，其中 <math>π_i </math>为节点<math>v_i </math>在网络平稳分布中的概率<math>(W_{\mu|\pi}=\sum_{i \in S}W_i\frac{\pi_i}{\sum_{k\in S}\pi_k})</math>；
4）更为复杂的情况，如图d所示，综合考虑方法2和方法3。
4）更为复杂的情况，如图d所示，综合考虑方法2和方法3。