Algorithm 在大型图结构（如社交网络）上更新边的最著名算法/技术是什么？

在twitter这样的社交网络上，数百万人只关注一个账户，当一条新tweet发布时，立即更新所有关注者肯定是非常具有挑战性的。同样，在facebook上也有粉丝页面，拥有数百万粉丝，我们可以在页面上看到他们的更新。我想知道什么是最有名的技术和算法来实现这一点。我知道有10亿个客户，他们在全球拥有巨大的数据中心，即使我们以以下方式减少一台计算机的问题-100000个节点，平均每个节点200个边缘，那么每个节点更新都需要200个边缘更新。那么，优化如此大规模更新的最佳技术/算法是什么呢。谢谢

最好的方法通常是只做所有的更新。你说他们可以“立即”看到，但实际上，这些更新可能通过网络传播，并且可能需要几秒钟才能显示在追随者的提要中

必须做所有这些更新看起来可能很多，但一般来说，追随者检查更新的频率要比被跟踪的人检查更新的频率高得多，而且检查更新的速度要快得多

这些选择包括：

在几秒钟内，每天更新100万个追随者；或

每天在1/10秒内回复100万粉丝的检查数百次

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在涉及用户集群和其他内容的策略之间存在着一些差异，但像你在Facebook和Twitter上看到的那样，使用模式可能严重偏向于选项（1），这样的策略不会有回报。

他们可能不会将其存储在一个巨大的图表中。相反，它们可能维护各种数据库表。当你打开你的页面时，它会查询你订阅的所有帖子等。如果你订阅了一个新频道，他们只需要更新表中的一个条目，差不多就是这样。不幸的是，对于StackOverflow，你的问题太广泛了。请检查，谢谢。还要注意，一个有100k节点的图并没有那么大。我经常与街头网络和类似的东西打交道。我通常的道路或交通图有超过10个IO节点。使用标准算法对这些图进行操作仍然非常容易。谢谢你的回答。是的，我相信他们可能正在使用集群优化操作。你能推荐这方面的研究论文吗？