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海量数据带来的高复杂性已经成为社会网络分析中不可回避的问题,在链接预测领域,寻找新的高效快速相似度特征算法成为了解决上述问题的关键。文章提出邻居相似度度量,实验证明提高了预测准确率,并保持了较低的计算复杂度。同时针对传统1:1抽样训练样本的方法提出改进,提出1:3抽样。实验结果表明1:3抽样方法有效改善了1:1抽样中存在的欠训练问题。