Även påverka maximering, som väljer en uppsättning användare i ett socialt nätverk för att maximera det förväntade antalet användare som påverkas av de utvalda användarna (kallas influence spread), har studerats ingående, befintliga verk försummade det faktum att lokaliseringsinformationen kan spela en viktig roll för att påverka maximering. Många verkliga applikationer såsom plats-medvetna ord-of-mouth marknadsföring har plats-medveten krav. I denna uppsats studerar vi platsen-medveten påverka maximering problem. En stor utmaning inom lokaliseringsmedveten påverkansmaximering är att utveckla ett effektivt system som erbjuder bred påverkansspridning. För att ta itu med denna utmaning föreslår vi två giriga algoritmer med 1 − 1/e approximationsförhållande. För att uppfylla kravet på omedelbar hastighet föreslår vi två effektiva algoritmer med en approximationsgrad på 1 −1/e för alla  på 0, 1]. Experimentella resultat på verkliga dataset visar att vår metod uppnår hög prestanda samtidigt som stor påverkan sprids och avsevärt överträffar toppmoderna algoritmer.
Problemet med plats-medveten påverkan maximisering (LIM) föreslås först av Li et al. i REF................................................................................................
Efficient location-aware influence maximization
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}