本发明公开了一种基于改进离散混合蛙跳算法的重要节点识别方法，适用于社交网络下影响力最大化研究领域。其具体步骤为：首先对离散混合蛙跳优化算法框架DSFLA中的各项数据利用度随机干扰算法进行初始化工作；然后对初始划分好的模因进行影响力的计算，并依照所得出的计算结果将各模因按影响力大小重新分配至各个模因组中；接着根据改进离散混合蛙跳算法的局部优化过程对每个模因组中的模因进行优化，改进离散混合蛙跳算法增加邻居节点排序机制。最后从优化后的青蛙群中选出最优的模因，其模因中包含的序列即选出的k个种子节点。与现有技术相比，本发明所提出的方法可以更好的识别出社交网络中的重要节点，是一种比较优秀的影响力最大化算法。