针对异质信息网络中的影响力最大化(IM)问题,提出了一种基于有向无环图(DAG)的影响力最大化算法(DAGIM)。首先基于DAG结构度量节点的影响力,然后采用边际增益策略选择影响力最大的节点。DAG结构表达力强,不仅描述了不同类型节点之间的显性关系,也刻画了节点之间的隐性关系,较完整地保留了网络的异质信息。在三个真实数据集上的实验结果验证所提DAGIM的性能优于Degree、PageRank、局部有向无环图(LDAG)以及基于元路径的信息熵(MPIE)算法。