两类模型：
第一类：two-steps method
先计算两个网络之间每两个结点的相似性，再从N1*N2对相似性中抽取N1对匹配（N1<=N2）。
代表算法：IsoRank
第二类：objective-based
直接建立数学模型，即直接计算M对匹配的总得分值。（利用已有匹配的信息 PISwap）
代表算法：PisWap
 
IsoRank:
计算所有可能对的匹配得分，再抽取。 
影响Rbb'的两个因素：其邻居的度（两个），其邻居对的匹配得分。
 
采用的思路为：
作者怎么利用pagerank到isorank？
把pagerank的点到点的传递方式（一个网络） --> 一个匹配（边）到一个匹配的传递方式（两个网络）。
思考：如果是triple to triple（3 networks）该如何建模？

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