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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种基于离散蜘蛛猴优化的社交网络影响力最大化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120409532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510848368.1，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于离散蜘蛛猴优化的社交网络影响力最大化方法是由杨文静;刘青;张薇;彭进业;赵万青;任玉丹;王旭晖;胡琪瑶;王琳;王珺设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于离散蜘蛛猴优化的社交网络影响力最大化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于离散蜘蛛猴优化的影响力最大化方法，该方法以EDV值为优化目标构建适应度函数，蜘蛛猴种群迭代优化过程，主要包括局部领导者和全局领导者的领导阶段，局部领导者和全局领导者的学习阶段以及局部领导者和全局领导者的决策阶段等步骤来迭代寻找最优种子节点集。在所选种子节点集精度得到保证的前提下，本发明方法能高效地扩展到大规模和高密度的社交网络，展示了本发明方法在解决影响力最大化问题中的有效性、高效性以及高健壮性。

本发明授权一种基于离散蜘蛛猴优化的社交网络影响力最大化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于离散蜘蛛猴优化的社交网络影响力最大化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：根据独立级联模型的信息传播规则，选择EDV值的计算作为优化目标，构建适应度函数； 步骤2：根据影响力最大化问题的特征，构建离散型的蜘蛛猴个体表示函数、优化蜘蛛猴个体更新中的节点代替策略； 步骤3：根据EDV值的计算特征，构建基于EDV的蜘蛛猴个体初始化方法； 步骤4：选择EDV值的计算作为优化目标的适应度函数，对初始化后的蜘蛛猴种群进行单个蜘蛛猴个体的适应度函数值计算； 步骤5：蜘蛛猴种群迭代优化过程： 将群组中具有最大值的个体称为该群组的局部领导者LL，将所有个体中具有最大值的个体称为种群的全局领导者GL； 步骤5.1：局部领导者领导阶段：根据群组的局部领导者LL和同群组的另一随机蜘蛛猴，更新蜘蛛猴种群中的每个个体； 步骤5.2：全局领导者领导阶段：根据种群的全局领导者GL和同群组的另一随机蜘蛛猴更新蜘蛛猴种群中的每个个体； 步骤5.3：局部领导者学习阶段：根据群组中当前最优个体，更新每个群组的局部领导者LL； 步骤5.4：全局领导者学习阶段：根据蜘蛛猴种群中当前所有局部领导者LL中的最优个体，更新蜘蛛猴种群的全局领导者GL； 步骤5.5：局部领导者决策阶段：根据每个局部领导者LL对应的未更新次数，决定是否基于两个不同的规则重定向所属群组中的所有蜘蛛猴个体，拦截并保留全局最优个体信息； 步骤5.6：全局领导者决策阶段：根据蜘蛛猴种群中全局领导者GL的未更新次数和当前群组的数量，对种群进行分组或重组决策； 经过指定迭代次数T后，返回蜘蛛猴种群中的全局领导者GL，并将其作为目标解； 所述步骤1中，选择EDV值的计算作为优化目标，构建的适应度函数公式表示如下： ；式中，S表示种子节点集，k表示种子节点集的大小，表示集合S中所有节点的出度邻居节点的并集，E表示社交网络中所有边的集合，表示信息在网络中边（u，v）上的传播概率，即信息从节点u传递到节点v的可能性； 所述步骤2中，离散型的蜘蛛猴个体表示函数为一个k维不重复的整数向量，表示如下：；式中，N表示蜘蛛猴种群的大小，k表示种子节点集的大小，表示给定社交网络中的节点，j=1,2,...,k。

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