病毒营销是近年来用于社会网络的一种有效营销手段,其成功的关键是准确寻找网络中有影响力的节点作为触发品牌知名度的少数用户,保证在较少投入情况下获得较大收益.以往的研究常以局部中心性指标:度作为衡量节点影响力的重要依据,尽管该方法实现简单,但在很多情形会失效;而介数等全局指标计算量大,不适用于大数据的社会网络.本文根据真实网络数据,构造用户兴趣强度关系图,在此基础上采用基于邻域信息的半局部中心性的方法发现网络中有影响力的节点,在准确性和运算速度之间取得了平衡,使该算法能够应用于大数据集.在此基础上,以所提算法获得最具影响力节点作为初始传播节点,在三个真实网络数据上进行信息传播演化,实验结果表明,相较度作为有影响力的衡量指标,利用本文方法发现的有影响力节点能够使信息更快地在网络中传播,同时还发现:稀疏网络不利于信息传播,网络越稀疏,启动人群购买愿望需要投入的初始节点数目越多.