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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。