社交网络影响力最大化问题是一类重要的NP-难问题，在人工智能中有重要的研究价值。在实际生活中，通常需要考虑用户传播信息的成本问题，为了解决信息传播中所需成本问题，设计了一种求解社交网络影响力最大化的置信传播算法。将社交网络影响力最大化问题映射成约束可满足问题，再将约束可满足问题转化为因子图模型，用置信传播算法在因子图模型上进行信息传递，从而推断出所有节点的边缘概率。在真实网络以及人工合成网络数据集上与线性规划算法作实验对比，结果表明：该算法有效。
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