1.基于离散雁群优化的时序网络上的影响力最大化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于离散雁群优化的时序网络上的影响力最大化方法，其特征在于，步骤s1中：一个时序网络由多个时间步长内的若干张时序图构成；对于一个时序网络g＝{g0,g1,g2,…gt}可以建模为g′＝(v,e)，v表示为不同时间戳上活跃用户的集合；在每张时序图中，可以用三元组表示t时刻从vi指向vj的这样一条边；et表示t时刻活跃的边的集合，t张时序图下所有边的集合构成总边集e＝{e0,e1,…,et}。
3.根据权利要求1所述的基于离散雁群优化的时序网络上的影响力最大化方法，其特征在于，步骤s2中：为了提取时序网络中的重要节点，快速构建候选解空间，减小生成初始种群的搜索空间，定义稳定中心性指标sc。
4.根据权利要求3所述的基于离散雁群优化的时序网络上的影响力最大化方法，其特征在于，步骤s2中：提取三种类型的节点加入各候选集：选取sc值前1/4大的节点组成候选集1，选取出度值前1/4大的节点组成候选集2，选取sc值比其所有一阶邻居都大的节点组成候选集3；根据生成的随机数大小，从相应的候选集合中选择节点放入各候选种子集；
5.根据权利要求1所述的基于离散雁群优化的时序网络上的影响力最大化方法，其特征在于，步骤s3中：为了能够快速有效的评估雁群中每个个体的质量，提出时序局部影响力估计函数tlie对每个候选解进行评估；
6.根据权利要求1所述的基于离散雁群优化的时序网络上的影响力最大化方法，其特征在于，步骤s4中：对于雁群中的每个个体进行步骤s2操作，生成一定数目的大雁(即候选解)构成雁群。
7.根据权利要求1所述的基于离散雁群优化的时序网络上的影响力最大化方法，其特征在于，使用离散雁群优化算法进行种子节点选取，以下详细阐述算法执行步骤：
8.根据权利要求1所述的基于离散雁群优化的时序网络上的影响力最大化方法，其特征在于，步骤s5中：根据现实中雁群的飞行效应和空气动力学原理，对于雁群中的每个个体的位置向量和速度向量进行更新，再对于更新后的个体，对于每个位置上sc值最小的节点使用候选集中sc值最大的节点对其进行替换，比较替换前后tlie的值，保留值最大的一组解作为优化后的个体。
9.根据权利要求1所述的基于离散雁群优化的时序网络上的影响力最大化方法，其特征在于，步骤s6中：每次更新优化后，对于雁群队列进行重新排列；更新每只大雁的位置向量和速度向量。
10.根据权利要求1所述的基于离散雁群优化的时序网络上的影响力最大化方法，其特征在于，步骤s8中：提取迭代后的最优解，将最优解中每个节点使用其出邻居中sc值最大的节点对其进行替换，如果产生正向tlie函数值增益，则保留替换；最终得到一组表现最好的种子解。