时序图动态图最大化算法通过对基于静态图的影响力最大化算法的研究并改进，从而将影响力最大化问题的研究对象由静态图转移到动态图上去，并提出了可以解决动态图影响力最大化问题的算法

首次在动态图上进行了影响力最大化问题的研究

其中对SKIM 算法进行改进将其适用于动态图的影响力最大化问题的实现

其采用反向可达采样方法首先采样处多个采样集合，通过采样集合来找出种子节点集合，而后图中会有节点的添加或删除操作，通过计算节点的删除或添加对当前采样集合的影响来重新计算种子节点集合

由于其完全没有考虑节点间联系的因素，且是以全局的角度来研究时序图影响力最大化问题，其间并无节点增删的操作，所以研究方法无法解决所研究的问题

则是使用的一种新的窗口滑动的模型来研究动态图上的实时影响力最大化问题，其研究思路为设置一个时间窗口w，将节点间的联系看作一个action，并将这些 action 按照时间的先后顺序存放在w中

窗口w会随着时间向下滑动，此时便涉及到新的action的进入和旧的action的退出(因为窗口的大小是可以人为设定的)，根据节点的进入和退出，来判断是否需要对在上一个时间段所求出的窗口中的种子节点进行重新计算

而由于是从全局的角度在时序图上研究影响力最大化问题，所以研究思路也无法解决所要研究的问题

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