【摘要】：显然，增加的维度同样会带来计算的复杂程度，对网络做相应的降维处理，可以将复杂网络简单化。滕兆明等人在研究作者和论文的多维网络时构建了多维网络模型，并在这个作者关系网络中将每个维度向作者节点做降维处理，取得了良好的效果。
在各种复杂网络中，节点往往并不只是代表单一的种类，比如有的节点代表着企业，有的节点却代表着产品或物料；有的节点代表着论文作者，有的节点代表着各种类型的论文。因此，就需要使用多维网络来刻画，以使其更加符合实际情况。显然，增加的维度同样会带来计算的复杂程度，对网络做相应的降维处理，可以将复杂网络简单化。滕兆明等人在研究作者和论文的多维网络时构建了多维网络模型，并在这个作者关系网络中将每个维度向作者节点做降维处理，取得了良好的效果。［15］
在此，本节给出多维网络的定义，即：
∀ei∊E，∀pj∊P节点对（ei，pj）为节点ei与pj之间存在一条连边，则D=｛（ei，pj）|ei ∊E，pj∊P，1≤i≤n，1≤j≤m｝为E中节点与P中节点所有可能连边的集合，因此定义多维网络M是以E和P为节点集合，以D中某个子集为连边集合的网络。其中，∀ei∊E，∀pj∊P，由ei和pj形成的子集合Dj=｛（ei，pj）|ei∊E，pj∊P，1≤i≤n，1≤j≤m｝为M的单维度网络，m为多维网络的总维度。(www.xing528.com)
而所谓的降维处理则是将不同的维度的单维度网络整合成一个维度，将重复边合并为一条边，并将重复边的权值进行累加，如图7-1所示。
图7-1 降维处理示意图
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