影响力最大化问题是复杂网络研究的热点问题之一,对于理解网络信息的传播机制并进而控制关键信息的传播具有重要意义。近年来基于渗流理论的影响力最大化节点识别问题引起了广泛关注,但目前的方法没有考虑信任度传播对影响力最大化的影响。本论文通过节点信任度传递函数刻画影响力传播过程中“信任度递减,不信任度递增”现象,并利用渗流理论求解节点联合传播影响强度指数刻画节点影响力大小。实验表明本文所提出算法性能优于其他启发式基准算法。另一方面,在渗流理论的基础上提出一种新的在线社交网络的问答系统,综合考虑回答者在社交网络中的影响强度与答案正确度,提出一种新的群体共识观点搜索模型。在传统WEBER模型的基础上,提出观点协商距离与用户观点支持域的概念,并在挑选群体共识观点过程中,以最小化用户群协商距离为目标的同时引入投票机制保证群体用户观点正确性。结果表明,以群体共识观点作为问答系统的推荐基准,同时以用户观点的协商距离与正确度的调和均值作为评价指标,所挑选出最佳答案能够更小的偏离群体共识观点,将该答案推荐给提问者是最佳的选择。