基于RReliefF特征选择算法的复杂网络链接分类是一种结合特征选择技术与复杂网络分析的链接预测方法。RReliefF算法通过评估特征在区分相邻样本时的权重，筛选出对链接分类最具影响力的特征，从而提升分类模型的性能与效率。该方法特别适用于处理复杂网络中的高维数据，能够有效降低计算复杂度并提高分类准确率。通过RReliefF的特征选择，可以识别网络结构中的关键模式，为社交网络、生物信息学等领域的链接预测问题提供可靠解决方案。