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在影响力最大化问题中,针对启发式方法精度不足和贪婪方法时间过载的问题,提出一种基于多属性决策方法的影响力最大化算法。首先,从社会网络节点的影响传播、节点之间的影响重叠和节点的信任度角度选取节点的重要性评价指标。然后,建立基于熵权TOPSIS的社会网络节点重要性评价模型,通过模型选择影响范围最广、与当前种子集的重叠最小且信任度最高的节点。最后,构建算法,并通过实验验证算法的性能。实验结果表明,与传统影响力最大化算法相比,所提算法在传播范围与时间效率上取得了较好的折中。