微博推荐算法简述
在介绍微博推荐算法之前,我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题:推荐系统适用哪些场景?用来解决什么问题、具有怎样的价值?效果如何衡量?
推荐系统诞生很早,但真正被大家所重视,缘起于以”facebook”为代表的社会化网络的兴起和以“淘宝“为代表的电商的繁荣,”选择“的时代已经来临,信息和物品的极大丰富,让用户如浩瀚宇宙中的小点,无所适从。推荐系统迎来爆发的机会,变得离用户更近:
快速更新的信息,使用户需要借助群体的智慧,了解当前热点。
信息极度膨胀,带来了高昂的个性化信息获取成本,过滤获取有用信息的效率低下。
很多情况下,用户的个性化需求很难明确表达,比如“今天晚上需要在附近找一个性价比高、又符合我口味的餐馆“。
推荐系统的适用场景还有很多,不再一一列举;其主要解决的问题是为用户找到合适的item(连接和排序),并找到一个合理的理由来解释推荐结果。而问题的解决,就是系统的价值,即建立关联、促进流动和传播、加速优胜劣汰。
推荐算法是实现推荐系统目标的方法和手段。算法与产品相结合,搭载在高效稳定的架构上,才能发挥它的最大功效。
接下来我们说一下微博推荐,微博本身的产品设计,使得即使没有推荐系统,仍然会形成一个大的用户关系网络,实现信息快速传播;而衡量一个事物的价值,一个简单的方法是对比看看保留它和去掉它时的差别。微博需要健康的用户关系网络,保障用户feed流的质量,且需要优质信息快速流动,通过传播淘汰低质信息。微博推荐的作用在于加速这一过程,并在特定的情况下控制信息的流向,所以微博推荐的角色是一个加速器和控制器。
最后回到微博推荐算法中来,上面扯了那么多,只是为了让大家能对微博推荐算法有更好的理解。我们的工作,是将微博推荐的目标和需要解决的问题,抽样为一系列的数学问题,然后运用多种数据工具进行求解。
接下来首先用一个图梳理下我们用到的方法和技术,然后再逐一介绍。
基础及关联算法
这一层算法的主要作用是为微博推荐挖掘必要的基础资源、解决推荐时的通用技术问题、完成必要的数据分析为推荐业务提供指导。
这一部分中常用的算法和技术如下:
分词技术与核心词提取
是微博内容推荐的基础,用于将微博内容转化为结构化向量,包括词语切分、词语信息标注、内容核心词/实体词提取、语义依存分析等。
分类与anti-spam
用于微博内容推荐候选的分析,包含微博内容分类和营销广告/色情类微博识别;
内容分类采用决策树分类模型实现,共3级分类体系,148个类别;营销广告/色情类微博的识别,采用贝叶斯与最大熵的混合模型。
聚类技术
主要用于热点话题挖掘,以及为内容相关推荐提供关联资源。属于微博自主研发的聚类技术WVT算法(word vector topic),依据微博内容特点和传播规律设计。
传播模型与用户影响力分析
开展微博传播模型研究和用户网络影响力分析(包含深度影响力、广度影响力和领域内影响力)。
主要推荐算法
1. Graph-based 推荐算法
微博具有这样的特点:用户贡献内容,社会化途径传播,带来信息的爆炸式传播。之所以称作graph-based 推荐算法,而不是业界通用的memory-based 算法,主要原因在于:
我们的推荐算法设计是建立在社交网络之上,核心点在于从社交网络出发,融入信息传播模型,综合利用各类数据,为用户提供最佳的推荐结果;比如很多时候,我们只是信息传播的关键环节,加入必要的推荐调控,改变信息传播通路,后续的传播沿着原来的网络自然的传播。
Feed流推荐(我们称作趋势),是我们最重要的产品,而结果必须包含用户关系。
从graph的宏观角度看,我们的目标是建立一个具有更高价值的用户关系网络,促进优质信息的快速传播,提升feed流质量;其中的重要工作是关键节点挖掘、面向关键节点的内容推荐、用户推荐。
对这部分的算法做相应的梳理,如下面的表格
算法 | 说明 | 应用举例 |
User-based CF | 依据相似用户的群体喜好产生推荐结果 | 用户推荐、赞过的微博、正文页相关推荐 |
KeyUser-based CF | 依据相似专家用户的协同过滤推荐,利用少数人的智慧;推荐的信任来自好友和社会认同 | 用户推荐(兴趣维度)、热点话题 |
Item-based CF | 依据用户的历史item消费行为推荐 | 实时推荐、用户推荐 |
Edgerank | 群体动态行为的快速计算 | 智能排序、错过的微博 |
Min-hash/LSH | 用于海量用户关系的简化计算 | 用户关注相似度、粉丝相似度计算 |
归一化算法 | Weight的归一运算,如类idf计算、分布熵,量化节点和边的价值 | 面向关键节点的内容推荐、用户推荐 |
这里的困难点在于graph的“边”怎样量化与取舍,依据多个“边”与“节点”的综合评分计算,以及与网络挖掘分析结果的融合。
这部分的算法研发中,产出了如下的数据附产品:
数据 | 说明 |
用户亲密度 | 衡量user A对其follow user B的喜爱程度,是个单向分数,依据A与B的互动行为,以及A对B的主动行为计算,随着时间会逐步衰减 |
用户影响力 | 用户在微博信息传播过程中的社会化影响力,分广度影响力、深度影响力、领域影响力 |
关注相似度 | 为用户计算与其关注口味相似的用户列表,是user-based CF的基础资源 |
粉丝相似度 | 为用户计算与其具有粉丝相似的用户列表,应用于用户推荐的实时反馈 |
关键节点 | 影响信息传播的关键用户,以及具有连续优质内容生产能力的用户。通过节点信息的传播效率来计算。 |
兴趣协同用户 | 采用LDA模型对用户关系网络进行聚类分析,挖掘得到相同兴趣能力的用户。 |
2. Content-based 推荐算法
Content-based 是微博推荐中最常用也是最基础的推荐算法,它的主要技术环节在于候选集的内容结构化分析和相关性运算。
正文页相关推荐是content-based 应用最广的地方,以它为例,简要的说一下
内容分析的很多点已在前面描述过了,这里重点说2个地方:
内容质量分析,主要采用微博曝光收益+内容信息量/可读性的方法来综合计算。微博曝光收益是借助用户群体行为,衡量内容优劣;内容信息量计算比较简单,即是微博关键词的idf信息迭代;对于内容可读性的衡量,我们做了一个小的分类模型,分别以可读性较好的新闻语料和可读性较差的口语化语料为训练样本,通过提取里面的各类词搭配信息,计算新微博具有良好可读性的概率。
词扩展,content-based的效果取决于内容分析的深度。微博的内容比较短,可提取的关键信息比较少,做相关运算时容易因为数据稀疏而导致推荐召回率和准确率的难以权衡;我们引入word2vec技术,优化了词扩展效果,后面又以此为基础开展词聚类的工作,实现了推荐召回率和准确率的同步提升。
相关计算的技术点在于向量的量化和距离度量,我们通常使用“tf*idf权重量化 + 余弦距离”或者“topic 概率 + KLD距离“的两种方法。
3. Model-based 推荐算法
微博作为中国最大的社会化媒体产品,具有海量的用户和信息资源;这就给推荐带来了2个挑战:
来源融合与排序
候选的极大丰富,意味着我们有更多的选择,于是我们推荐结果的产生包含两层:多种推荐算法的初选与来源融合排序的精选,为了得到更客观准确的排序结果,我们需要引入机器学习模型,来学习隐藏在用户群体行为背后的规律。
内容动态分类和语义相关
微博UGC的内容生产模式,以及信息快速传播和更新的特点,意味着之前人工标注样本,训练静态分类模型的方法已经过时了,我们需要很好的聚类模型把近期的全量信息聚合成类,然后建立语义相关,完成推荐。
Model-based 算法就是为了解决上述的问题,下面是我们两块最重要的机器学习工作:
3.1 CTR/RPM(每千次推荐关系达成率)预估模型,采用的基本算法为Logistic regression,下面是我们CTR预估模型整体的架构图
这部分工作包含样本选择、数据清洗、特征提取与选择、模型训练、在线预估和排序。值得一提的是,模型训练前的数据清洗和噪音剔除非常重要,数据质量是算法效果的上界,我们之前就在这个地方吃过亏。
Logisitic regression是一个2分类概率模型
优化的目标在于最大化“样本正确分类概率的连乘值“;我们借助yahoo 研发的vowpal_wabbit机器学习平台来完成模型特征值求解的最优化过程。
3.2 LFM(Latent Factor Model):LDA、矩阵分解(SVD++、SVD Feature)
LDA是2014年初重点开展的项目,现在已经有了较好的产出,也在推荐线上产品中得到了应用;LDA本身是一个非常漂亮和严谨的数学模型,下面是我们一个LDA topic的例子,仅供参考。
至于矩阵分解,2013年的时候做过相应的尝试,效果不是特别理想,没有继续投入。
隐语义模型是推荐精度最高的单一模型,其困难在于数据规模大时,计算效率会成为瓶颈;我们在这个地方开展了一些工作,后续会有同学专门介绍这一块。
混合技术
三个臭皮匠顶个诸葛亮,每一种方法都有其局限性,将不同的算法取长补短,各自发挥价值,是极为有效的方式。微博推荐算法主要采用了下面的混合技术:
时序混合:
即在推荐过程的不同时间段,采用不同的推荐算法;以正文页相关推荐为例,在正文页曝光的前期阶段,采用content-based + ctr预估的方法生成推荐结果,待产生的足量可信的用户点击行为后,再采用user-based 协同过滤的方法得到推荐结果,如下图所示:
这样利用content-based很好的解决了冷启动的问题,又充分发挥了user-based CF的作用,实现1+1>2的效果。
分层模型混合:
很多情况下,一个模型无法很好的得到想要的效果,而分层组合往往会取得比较好的效果,分层模型混合即“将上一层模型的输出作为下层模型的特征值,来综合训练模型,完成推荐任务“。比如我们在做微博首页右侧的ctr预估排序时,采用分层逻辑回归模型,解决了不同产品间特征天然缺失与样本量差异、曝光位置带来的效果偏差等问题。
瀑布型混合:
这类混合技术思路非常简单,即在推荐候选非常丰富的情况下,采用逐层过滤的方法的得到推荐结果,通常将运算快、区分度低的算法放在前面,完成大量候选集的筛选;将运算慢、区分度高的算法放在后面,精细计算剩下的小规模集合。这类混合在微博推荐中大量使用,我们采用各种轻量算法完成候选集粗选,然后采用ctr预估做精细化排序。
交叉混合:
各类推荐算法中子技术,可以在另外的推荐算法中综合使用,比如content-based在相关性计算中积累的距离计算方法,可以很好的应用在协同过滤的量化计算中。实际的例子,我们将研究LDA时积累的向量计算方法成功的应用到用户推荐中。
Online 与 offline
微博数据的特点(海量、多样、静态与动态数据混在一起),决定了大部分推荐产品的结果需要同时借助online和offline的计算来完成。从系统和算法设计的角度,这是一个“重”与“轻”的问题,计算分解和组合是关键,我们需要将对时间不敏感的重型计算放在offline端,而将时间敏感性强的轻型快速计算放在online端。几种我们常用的方式如下图:
Online需要简单可靠的算法,快速得到结果;简要说明下上面的图,如下
半成品有以下的3中形式
1)计算过程拆解的离线部分,如user-based CF中的用户相似度,online通过数据库读取后在线计算完成user-based 推荐。
2)离线挖掘的优质候选集,如正文页相关推荐的内容候选集,online通过索引获取到数据后,再通过相关性和ctr预估排序生成推荐结果。
3)具有较高相似度的推荐结果集,如offline计算好粉丝相似高的用户,在线对用户行为做出实时反馈,实时补充推荐与其刚关注用户相似的用户。
静态推荐结果,是指那些与时间关联小的推荐item,如我们的用户推荐95%的结果来自离线计算。
机器学习模型,这是一个计算过程时序性上的拆解;offline完成模型的训练,在线调用model完成item排序,当然也可以通过online-learning或实时特征值完成模型的实时更新。同时,model在线计算时,需要注意缺失特征值的补全,保证offline与online环境的一致性。
此外,我们也有直接online计算完成的推荐结果,如首页右侧话题推荐,由于用户对话题需求的差异非常小,它基本上是一个排行榜的需求,但热门微博也可以有精巧的设计,我们采用了一个曝光动态收益模型,通过上一段时段的(点击收益-曝光成本)来控制下一时段的item曝光几率,取得了非常好的效果,ctr和导流量有3倍以上的提升。
不同类型的推荐结果,要辅以不同的推荐理由,这一点需要前端的多种展示尝试和offline的日志分析。
效果评测
算法效果的度量方式决定了大家努力的方向,而对于不同类型的推荐,最好根据产品的定位和目标,采用不同的标准体系去衡量工作结果。实际效果的评测分为3个层次:用户满意度、产品层指标(如ctr)、算法层指标,我们的效果评测也会分为人工评测、线上A/B测试、离线算法效果评测3种。
产品指标的制定,应该从产品期望达成的目标出发,体现用户满意度。
对算法离线评测而言,关键的是找到一套合理的算法评测指标去拟合产品层指标,因为算法离线评测总是在上线前进行,这个对应做的越好,算法的优化成果才能更好的转化为线上的产品指标。
下图为我们的算法离线效果评测的架构图
常用的离线评测指标有:RMSE、召回率、AUC、用户内多样性、用户间多样性、新颖性等。对于不同的产品有不同的组合指标去衡量,比如用户推荐中“用户间多样性”非常重要,而热点话题却可以允许用户间有较大的结果重合度。
耐得住寂寞,才守得住繁华。
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原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...
2024/4/15 13:53:08 - 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年
原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...
2024/4/15 9:16:52 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/4/18 3:56:13 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/4/18 3:56:18 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/18 3:55:57 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/18 3:55:50 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/15 23:28:22 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/18 3:56:20 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/18 3:56:11 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57