社交网络伴随着互联网的发展而发展,它已经融入了我们的生活,使得我们对于社交网络的研究和认知迅速加深。影响力最大化问题是关于信息在社交网络中传播的研究,我们研究该问题的目的是最大化信息扩散范围,该问题的关键在于怎样选择初始传播信息的有影响力的用户。在网络中,会存在一些负面的影响,须通过传播正影响力对网络中的负面影响力予以抑制,这就是负面影响力的传播抑制问题。这两个问题是网络分析领域的重要问题,虽然它们理论性强、复杂度高,但是实际应用范围也很广泛,比如网络营销、用户推荐、舆情分析、谣言抑制等。为了提高商家或企业在社交网络中进行病毒营销时的竞争力以及经济效益,本文从两个角度研究社会影响力的传播:一是传统的影响力最大化,二是负面影响力抑制最大化,并且开发相应的简易营销系统用于实际应用,本文的主要工作如下。(1)基于提高商家在做病毒营销策略时的最大化经济效益的目的,提出了基于试验设计的影响力最大化算法。该方法首先把社交网络中的每个用户看作经典试验设计问题中的一个试验,把从社交网络中选取k个种子节点的影响力最大化问题,变为选取最具代表性的k个试验的试验设计问题。然后设计对应的影响力矩阵来表示整个社交网络,随后构建数学模型并对其进行优化,最后使用交叉迭代的方法来更新参数,从而获得影响力最大化问题的解。实验结果证明了这种方法的可行性,并表明在一定情况下可以比其他方法有更好的效果。(2)为了使得商家能够针对竞争对手的营销策略从而做出利于自己的营销策略,提出了基于统一传播模型的负面影响力抑制最大化的方法。该方法主要思想是将统一传播模型拓展到具有正负影响力的竞争型社交网络上,通过研究每个节点在网络中每跳传播时的状态变化规律,在竞争型社交网络中定义信息传播模型。该方法通过设定相关变量以及变化关系来量化影响力的传播,最后利用贪心的思想解决该问题。实验结果说明,这种方法相比较其他相关的算法有较好的效果。(3)基于实践应用的角度,设计和开发了基于影响力传播分析的网络营销与客户推荐系统。该系统使用了本文所提出的基于试验设计的影响力最大化算法和基于统一传播模型的负面影响力抑制方法,通过对需求的分析,提出了系统框架的总体设计方案,设计了系统的模块结构,介绍了各个模块的实现。