在社會網(wǎng)絡(luò)影響力最大化（IM）算法中，針對目前僅選取局部最優(yōu)節(jié)點(diǎn)造成的影響范圍較小的問題，綜合考慮核心節(jié)點(diǎn)和結(jié)構(gòu)洞節(jié)點(diǎn)的傳播優(yōu)勢，提出了一種基于結(jié)構(gòu)洞和度折扣的最大化算法（ SHDD）。首先，該算法將結(jié)構(gòu)洞思想和中心度思想互相融合應(yīng)用到影響力最大化問題中，并找出能將結(jié)構(gòu)洞節(jié)點(diǎn)和核心節(jié)點(diǎn)綜合發(fā)揮最大傳播作用的理因子，使得信息更大范圍地?cái)U(kuò)散從而擴(kuò)大整個網(wǎng)絡(luò)的影響范圍。其次，為突出兩個思想融合的優(yōu)勢，將二度鄰居的影響添加到結(jié)構(gòu)洞評價標(biāo)準(zhǔn)中來選取結(jié)構(gòu)洞節(jié)點(diǎn)。在不同規(guī)模的數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與DegreeDiscount算法相比，SHDD在沒有增加過多時間開銷的同時擴(kuò)大了影響范圍；與基于結(jié)構(gòu)的貪心（SG）算法相比，在聚類系數(shù)較大的網(wǎng)絡(luò)中SHDD擴(kuò)大了影響范圍并降低了時間開銷。SHDD在理因子取0.6時能最大限度地發(fā)揮結(jié)構(gòu)洞節(jié)點(diǎn)和核心節(jié)點(diǎn)融合的作用并且在聚類系數(shù)較大的社交網(wǎng)絡(luò)中能更加穩(wěn)定地?cái)U(kuò)大影響范圍。

　　隨著信息化和互聯(lián)網(wǎng)的快速普及，社交網(wǎng)絡(luò)在信息傳播、思想交流等方面有著舉足輕重的地位。由于社交網(wǎng)絡(luò)的日益深入，以影響力最大化（Influence Maximization，IM）問題為主要應(yīng)用的需求也逐步增長。如何選取部分節(jié)點(diǎn)，通過這些節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中擴(kuò)散使得最終影響的節(jié)點(diǎn)數(shù)目最多，成為當(dāng)前需要解決的問題。