随着互联网技术的发展和成熟，信息在社会网络中传播产生的价值也逐渐受到广泛利用，如企业进行口碑营销宣传新产品、政府通过信息监测进行舆情控制等。在已有的文献中有的通过研究产品定价策略提高企业利润，有的通过研究宣传节点选择提高社会网络受影响程度或降低社会网络完全影响时间，鲜有学者将定价和选点二者同时考虑。在本文中，我们基于线性阈值模型和粒子群优化算法，研究通过社会网络口碑营销的方式宣传新产品，帮助企业对产品定价和宣传目标选择进行决策以获得最大利润。　　本文研究结果可以概括如下:首先，我们提出研究的问题，基于社会网络中进行口碑营销的方式研究企业最优产品定价和宣传目标选择，目的是帮助企业获得最大利润;第二，我们基于线性阈值模型提出了节点价格接受模型和企业利润模型，定量表示出信息在社会网络的传播对个体接受价格上限的动态影响;最后，我们基于粒子群优化算法提出了改进后的混合粒子群算法，并通过数值实验中分别改变社会网络结构、企业宣传成本以及算法参数变量，验证了算法的有效性和稳健性。