本研究提出了HyperSMOTE方法，用于解决超图学习中的类别失衡问题。该方法通过合成少数类节点并整合进原始超图中，平均提高了3.38%和2.97%的分类准确率。

HyperSMOTE：一种基于超图的失衡节点分类过采样方法
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