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基于有監督學習思想的鏈接分類是復雜網絡分析領域的主要研究問題，該思想的核心在于把網絡分成訓練網絡和目標網絡，通過分類模型學習訓練集合并對目標集合進行預測。然而在復雜網絡鏈接分類這一場景中，正類別樣本和負類別樣本的分布是不平衡的，特征之間會存在冗余信息，這一現象往往制約著分類性能的有效提升。針對該問題，提出了一種雙重特征選擇的分類模型。該方法借助Relief賦予特征權重并使用K-means聚類算法對不平衡樣本進行采樣，解決數據不平衡問題，然后引入極小冗余一極大相關（ mRMR）衡量特征與特征之間和特征與類別之間的相關性，同時最大限度地減少冗余。在多個真實復雜網絡數據集上的實驗結果表明，相較于目前主流的鏈接分類模型，該方法能夠明顯地提升分類的性能。
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