1、内容概要：社交网络影响力最大化（Python实现）及Wiki-Vote数据集。（1）线性阈值模型（LT模型）代码实现（代码有详细注释）；（2）LT模型改进算法-贪心算法代码实现（代码有详细注释）； 2、源代码适用于学生或研究者等人，该研究方向的学生可以对源代码及相关论文进行学习实验。 3、影响力最大化的应用场景十分丰富，包括病毒营销，推荐系统，信息扩散，时间探测，专家发现，链接预测等。 4、主要文件有：BAcreate.py，linear_threshold.py，linear_threshold_clime.py，LT_improve.py，test_linear_threshold.py，test_linear_threshold_clime.py，Wiki-Vote.txt。

Linear_Threshold 社交网络影响力最大化算法（线性阈值算法以及改进算法） 1、Python 实现社交网络影响力最大化 Linear_Threshold（线性阈值模型）算法。 2、对线性阈值模型算法进行优化改进，实现贪心算法。 3、代码中有详细注释说明，测试代码，测试节点数据集，并对数据集进行处理，输出测试结果。 4、代码实现环境：Python2.7, Anoconda2,Pycharm2017。

1、Python 实现社交网络影响力最大化 Linear_Threshold（线性阈值模型）算法。 2、对线性阈值模型算法进行优化改进，实现贪心算法。 3、代码中有详细注释说明，测试代码，测试节点数据集，并对数据集进行处理，输出测试结果。 4、代码实现环境：Python2.7, Anoconda2,Pycharm2017。