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预测社会网络中的二元不对称关系是有效把握和拓展网络资源的一个有效途径。基于邻接关系的神经网络预测网络关系中,网络的大规模和稀疏性导致了输入向量的高维性,文章提出一种降维算法,并针对神经网络在预测网络关系中存在的不平衡性,在建立预测模型综合评价指标基础上,构建了神经网络预测模型综合方法,最后通过实例验证了算法和方法的有效性。