该框架融合社区检测与网络生成，避免了影响最大化中耗时的网络遍历，能高效筛选高影响力节点。
刘小洋 · Ye, Shu · Fiumara, Giacomo · de Meo, Pasquale
IEEE Transactions on Network Science and Engineering 2023
通过反向生成网络框架，在网络构建过程中识别高影响力节点，无需恢复原始网络。
在6个真实网络的SIR模型实验中，感染规模相比基准方法均有提升，最高达1.05%。
改进的CELF算法利用节点位置关系和结构相似性，从候选池中快速筛选种子节点。