En los últimos años, las redes sociales se han vuelto cada vez más populares como plataformas para la expresión personal, transacciones comerciales y gestión gubernamental. La forma en que la información se propaga en estas redes influye en la calidad y los gastos de las actividades en redes sociales, generando un interés considerable. Este estudio aborda la mejora de la difusión de información en redes sociales a gran escala restringidas por recursos, enmarcando el problema como un problema único de cobertura de vértices ponderados. Para abordar este complejo problema de optimización NP-duro, se introduce un algoritmo de búsqueda local rápida llamado FastIM. Se utiliza inicialmente una heurística constructiva rápida para encontrar rápidamente una solución inicial, mientras que se incorpora un método de selección de muestreo para minimizar la complejidad durante la búsqueda local. Cuando el algoritmo se estanca en óptimos locales, un operador de caminata aleatoria reorienta la búsqueda hacia regiones inexploradas. Las pruebas comparativas destacan la robustez, escalabilidad y eficacia del método propuesto para maximizar la distribución de información a través de redes sociales. Además, los ensayos de validación de estrategias confirman que cada elemento del marco mejora su rendimiento general.