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基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)思想的鏈接分類是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域的主要研究問題，該思想的核心在于把網(wǎng)絡(luò)分成訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，通過分類模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練集合并對(duì)目標(biāo)集合進(jìn)行預(yù)測(cè)。然而在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈接分類這一場(chǎng)景中，正類別樣本和負(fù)類別樣本的分布是不平衡的，特征之間會(huì)存在冗余信息，這一現(xiàn)象往往制約著分類性能的有效提升。針對(duì)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(quán)重并使用K-means聚類算法對(duì)不平衡樣本進(jìn)行采樣，解決數(shù)據(jù)不平衡問題，然后引入極小冗余一極大相關(guān)（ mRMR）衡量特征與特征之間和特征與類別之間的相關(guān)性，同時(shí)最大限度地減少冗余。在多個(gè)真實(shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)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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