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在社会网络影响力最大化（IM）算法中，针对目前仅选取局部最优节点造成的影响范围较小的问题，综合考虑核心节点和结构洞节点的传播优势，提出了一种基于结构洞和度折扣的最大化算法（ SHDD）。首先，该算法将结构洞思想和中心度思想互相融合应用到影响力最大化问题中，并找出能将结构洞节点和核心节点综合发挥最大传播作用的理因子，使得信息更大范围地扩散从而扩大整个网络的影响范围。其次，为突出两个思想融合的优势，将二度邻居的影响添加到结构洞评价标准中来选取结构洞节点。在不同规模的数据集上实验结果表明，与DegreeDiscount算法相比，SHDD在没有增加过多时间开销的同时扩大了影响范围；与基于结构的贪心（SG）算法相比，在聚类系数较大的网络中SHDD扩大了影响范围并降低了时间开销。SHDD在理因子取0.6时能最大限度地发挥结构洞节点和核心节点融合的作用并且在聚类系数较大的社交网络中能更加稳定地扩大影响范围。
随着信息化和互联网的快速普及，社交网络在信息传播、思想交流等方面有着举足轻重的地位。由于社交网络的日益深入，以影响力最大化（Influence Maximization，IM）问题为主要应用的需求也逐步增长。如何选取部分节点，通过这些节点在网络中扩散使得最终影响的节点数目最多，成为当前需要解决的问题。
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