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社会网络传播最大化问题是指在一定规模的网络数据中，限定传播源头进行网络传播，使得最终传播的群体数量范围达到最大，该问题已被证明为NP难的。以hill-climbing为代表的贪婪算法在该问题上能够得到(1-1/e)的近似最优解，但是时间代价过大。因此，从并行的角度给出了解决该问题的算法，该算法通过社群划分，定义社群计算量，采用递减贪心法实时保证计算节点(核)负载均衡来提高效率，同时，算法考虑了跨社群间的传播，提高了精度。实验表明，该算法在保证精度的情况下，大幅度提高了时间效率。