通过优化影响最大化的多个目标函数，结合多目标进化算法（MOEA）和图感知操作，MOEIM 在大多数多目标设置中表现出色，探索目标之间的相关性，提供了新的见解。

Mar, 2024

提出了一个基于社群感知的分治框架来解决影响力最大化问题，在学习社交网络的内在社群结构、为每个社区解决影响力最大化问题以及使用渐进式费用分配方案来选择最终的种子节点过程中，实现了候选解的生成。实验结果表明，相比标准方法，该框架在运行时间方面表现更好，并且在影响方面比启发式方法表现更好。我们还研究了社区结构对提出的框架性能的影响。实验表明，模块度更高的社区结构能够提高该框架在运行时间和影响力方面的表现。

Jul, 2022

本文介绍了在社交网络营销环境下，针对影响最大化问题提出了一种在线学习的解决方案，通过多次试验选择种子节点，采用探索 - 利用策略进行影响活动，使用用户反馈信息更新影响概率，相对于传统影响最大化方法在信息不完整情况下效果更佳。

Jun, 2015

该研究提出了一个名为 DeepIM 的新框架，旨在解决学习为基础的影响最大化（IM）方法所面临的困难，该方法可以数据驱动地、端到端地学习多样化的信息传播模式，并设计了一个新的目标函数来推断出在灵活的基于节点中心性的预算约束下的最优种子集。

May, 2023

该论文考虑了社交网络中的影响最大化问题，提出了一种可快速从数据中学习的新颖参数化框架并开发了 LinUCB 算法来解决问题。

Mar, 2017

本文提出一种基于采样的影响力最大化方法，对于给定的节点影响传播日志数据，采用新颖的网络推断方法，可以学习到网络结构和传播参数，避免网络结构和参数假设所带来的误差。相比以往的方法，本方法不需要最大似然估计和凸规划假设，可以在网络参数学习难度较高的情况下保证一个比较小的近似率。

Jun, 2021

本文提出了一种基于网络降维的多目标进化算法来解决影响最大化问题，并通过 PageRank 等中心度量指标将降维后的解还原到原始网络中，实验结果表明，该方法在八个大型网络上表现出更高的效率和更少的计算时间。

Apr, 2022

该论文研究了影响力最大化问题，提出了多重影响力最大化的模型，探索了多重扩散和信息关联机制，并通过图贝叶斯优化提供了高效的全局传递模块。

Mar, 2024

本文提出一种新的集成信息传递、影响排名和影响评估方法的算法 IRIE，用于在独立级联（IC）模型及其扩展中最大化影响力覆盖，并通过实验验证了 IRIE 在不同密度的网络和级联大小情况下比其他算法更具有鲁棒性和稳定性。

Nov, 2011

针对社交网络中高度动态的社交影响力问题，我们提出了一种名为流影响最大化的查询。通过采用滑动窗口模型和最近社交动作中具有最大影响力值的 $k$ 个种子。

Feb, 2017