Keyword Search over Knowledge Graphs via Static and Dynamic Hub Labelings
通过静态和动态的Hub-Labeling在知识图谱上搜索关键词
联系了nju的一个导师,二面读了篇论文,感觉学术界的算法更多是特殊情况下的搞近似解优化时空复杂度,读研做这种研究也挺好的,然后nju夏令营没进。。。只能等九推,难顶。
链接:https://doi.org/10.1145/3366423.3380110
摘要
关键词搜索是一种在询问网络数据方面很重要的方法。对于图结构的数据,一个广泛流传的关键词的语义是基于群斯坦纳树的。对于NP-hard问题,存在很大的图中有合适的质量保证但耗时巨大的算法。在这篇论文中,我们提出有用的近似算法,这个算法有对于计算答案的质量有保障而且耗时很短。我们的算法是依赖HL算法的,一种在图中对每个点用一串连接它的点的标记的结构,我们用它来计算距离和最短路径。我们设计了两个HL:一个常规静态的使用一个新启发式去提高下标剪枝标签的HL,一个新颖的翻转和统计询问相关静态标签去更有效率处理点集的动态HL。我们的方法能在毫秒的时间内计算百万级的知识图谱中可靠的好的近似答案。
注(前置知识):
1.Hub-Labeling,集线器标签? 算法是一种比lookuptable消耗更少的资源反而能更快找到一张图两个点钟最短路径,这个方法允许至多两个声明和两个字符串的分析来计算出一张图中两个点间的最短路径。对于一个图,这种科技要求像收缩层次算法一样的对于结构中两个表的预处理。最后这两个计算表格会有和图中点数一样多的行,每一行一个标签会被计算。一个标签是一个包含当前点与其他所有以一个在相关的多高级结构上上升搜索能到达的点之间的距离,这些距离的优点是他们呈现了最短路径。所以对于未来的询问,最短路径的搜索会从第一张表格的源点和第二章表格的终点开始,在带有联系的距离信息的共有的点上搜索。只有最小距离之和会被保存进最短路径结果。
2.Contraction hierarchies,收缩层次?用来求两点之间的最短路,预处理一个多层的结构,人为设定一个点的优先级(这个随便拍,但是排序的好坏影响预处理的效率和搜索的效率),然后按优先级从低到高收缩,拿掉这个点,看会不会影响图中点对之间的最短路,只要看它邻接的比它优先级高的点两两之间最短路是否经过这个点,如果经过,就新增一条边存储它们的最短路,这条边叫shortcut。用双向dijkstra来实现。
1.介绍
大概介绍了一下关键词搜索。匹配关键词,提取数据,组织答案。
Problem
斯坦纳树问题,精准涵盖k个点的最小生成树问题,关键词可以涵盖知识图谱中的点或边。
challenge
GST问题是NP-hard的,一般的做法耗时很久,现有的基于GST的算法来做关键词搜索不适合一般知识图谱的规模。
our approach
前面和摘要一样
•第一个算法是对于所有关键词匹配的点集找一个GST,对于g个关键词,计算出来的GST的总共的边权重最多是(g-1)*最小值 ((g-1)-approximation algorithm)
•这个近似比例是可以接受的因为g一般在实践中很小。这个Hub Labeling(HL)是静态的常规的离线构造的。在大的知识图谱上,有一个静态HL的KeyKG算法会比一般的算法至少快一个数量级,而且近似答案也是在容许的质量范围内的。
第二个算法KeyKG+在keyKG之上使用了一种新颖类型的HL。这种HL是动态的,当处理一个具体的询问它在网络上会通过翻转和聚集与询问相关静态标签进行重构。这减少了重复的操作,尽管有在线构造的额外时间,但还是效率很高。在DBpedia上进行同样的计算同样的结果只用了几毫秒。
Contributions
1.对于在GST语义上的知识图谱进行关键词搜索,提出了一个xxx的算法。
2.为了支持高效地在线计算距离和最短路径,提出了一种新颖的动态HL,使得算法表现更优秀,我们也提出了一种新的使用一个高效的启发式的静态HL。
2.公式化的问题
Knowledge Graph
知识图谱,就是一个带权无向图,不用考虑自环重边,边权非负。
Graph Terminology
关于图的属于,len§表示路径p的边权和,dist(u,v)表示u,v的最短路径长度,不连通则为无穷大
Keyword Mapping
关键词映射,定义一个函数,把一个关键词集合映射到图上的点集。如果映射到图,那就把那条边中新增一个点w把edge(u,v)变成(u,w),(w,v)。在这篇论文的公式化问题中我们忽略这种映射到边。
Keyword Query
关键词询问,对于询问Q,用hits(ki)表示关键词节点,图G上询问Q的答案是一棵GST,对于每个关键词映射的点集,GST至少有其中的一个点,还要满足权值之和最小。
3.用静态HL的KeyKG算法
getD表示计算距离,getSP表示计算最短路径,这两个函数是依赖HL的
3.1keyKG算法
首先,KeyKG算法贪心的选择一个彼此距离较近且对于每个关键词映射点集有一个点覆盖的一个点集记为U_x,然后贪心地找到一个GST覆盖U_x,记为T_u_min
算法过程:
对于K1中的每个点v1,找到Ki中每个离它最近的点vi,记U_v1为这些点的点集,W_v1为这些点到v1的距离之和,每一个v1都对应一个W_v1。记K1中的x有最小的W_v1,最后U_x中有所有Ki的至少一个点,这些点是因为他们彼此更近才被选出来的。因此,一个GST应该会有小的权重。
接下来就是从U_x中的每一个点u开始构造一棵GST T_u,然后从中选择一个权值和最小的。每一棵GST T_u初始只有一个点u,然后反复地操作直到T_u覆盖了U_x,一个点s_min在T_u中一个点t_min在U_X中但不在T_u中,被找到后把getSP(s_min,t_min)加入T_u。这个贪心的拓展应该会生成一个很小权值和的GST。然后找到最小的T_u对应的点u_min,最后返回T_u_min。
近似比率分析:
这里对介绍部分的那个(g-1)进行了证明,好评。
证明略。。。
3.2静态HL
直接使用在线求法(dijkstra)耗时很大,离线记录所有点对间的距离和最短路径又要求很大的空间。为了找到实用的时空平衡,我们使用HL,一个离线构造的索引结构
基本概念
对于一张图,一个静态的把总点集变成2^V个点集,这些点集就叫hubs(感觉可以放到前面一点的地方介绍?),满足以下条件,对于联通的u,v,最短路径上的任一点h既属于L(u)又属于L(v),L(u)就是the label of u,L(u)的hubs是按他们的标识排序的,在L(u)中dist(u,h)也是经过排序的。
getD(u,v)就只要枚举L(u),L(v)的交集的每个点取最小值就行了
构造的改进
如果label能更小的话,在线计算getD就更快,然而最小化label是NP-hard问题。有大量各种各样的语义方法对给出的图构造想当小的labels.减枝后的界标标签(PLL)是一种流行的方法,它使用Dijkstra算法并高效减枝搜索减少labels,接下来将改进PLL得到更新的labels。
当L_i-1的某个点u比L_i中u这个点的距离更近一些,即dist(v_i-1,u)<dist(v_i,u)的时候,u是没有必要在L_i中的,但是标准的HL还是会有。
getSP算法是找到h_min后,从u,v分别开始利用pred(now,h_min)一直拓展到hmin并记录路径
我们想要更前面的labels支持更多的点对距离计算,原始的PLL启发式地对点按度数降序排序,原因是高度数的点更可能出线在更多的点对间最短路径中,我们不这样做,我们按照betweenness centrality 中间性排序,记作bc(v)。bc(v)为所有除了v点的点对(s,t)的
(其中经过v的数量)/(s,t之间的最短路径数量) 这个值之和
如果要准确计算的话需要耗费大量时间,我们将使用一个source sampling based 近似算法,推荐读 [4] 获取更多关于这个算法的细节。
索引结构的扩展
对于每个hub:L(w)中的点v_i,我们同时存储dist(w,v_i)和前继节点pre(w,v_i)
(这不是早就知道了。。。为什么代码放在那么前面的位置)
3.3运行时间分析
n是知识图谱中的点数,g是关键词的个数,1-8行时间是O(n^2 g t_getD),9-18行用一下的技巧,对于在(U_x \ V_T_u)中的每一个点,也就是在U_x但不在V_T_u中的每个点,我们存储他到T_u中点的最小距离,当加入一个点p进T_u时,我们更新这个点到(U_x \ V_T_u)的剩下的点的存储距离,我们用这些存储的最小距离找到最小的(s_min,t_min),所以这部分优化到了O(n * g2)总共的复杂度是O(n2 * g * t_getD + n* g^2 * t_getD + g^3 + g^2*t_getSP);
分析t_getD ,根据公式6,发现这可以用归并排序解决两个排序的hub list,二路归并是O(|L(u)|+|L(v)|)的,比最短路快,在实际情况中这个复杂度远小于n,所有的L的大小加起来才接近O(n),所以静态HL的时空平衡做的很好。
分析t_getSP,首先找到h_min是O(n)的,然后就是还原路径,由于L(y)是有序的,所以可以直接二分朝招,所以复杂度是O(nlogn)的。
那么总复杂度是O(n3g+n2g2+g3+g^2nlogn),但是由于K1<<n,|V_t_u|<<n,|L(u)|+|L(v)|<<n,所以实际跑起来很快。
4.动态HL的$KeyKG^+ $算法
4.1动态HL
动态HL是一个(g-1)*n的矩阵M,行对应关键词的点集K_2…K_g,每一列就对应那些hub点,M的第i-1行M_i-1,翻转然后并到K_i中点的静态labels中。如果点h_j属于V且至少属于K_i中一个点的静态标签,那么M_i-1,j就不是null。
M_i-1,j是 所有点的label的并集中的某一个label h_j有着最小的dist(u,h_j),u是属于K_i中的点。如果M_i-1,j不是null,他的预计算的到h_j的距离就被存在M里面。
用二维数组存储M,那么在常数时间下就可以访问其中的任意值,M_i-1能从K_i和Labels中构造出来而不需要访问原图KG。在计算v_i的时候,M_i-1能够取代K_i中的点的静态HL,而且展示它的紧凑性和随机访问能力能提高效率。
注意dist(C,A)还是从静态HL求出来的。
4.2算法
是KeyKG的拓展,动态HL被构造并用在两个位置去提高效率并不改变计算结果。
算法步骤:
1.首先构造出M
2.用M_i-1去找到的v_i,添加进 U_v_1中去,还是照原来的方法一样求出所有的 U_v1和W_v1。注意,如果M_i-1,j不为null,才能计算dist(v_1,h_j)+dist(M_i-1,j,h_j),这表示最小的v_1和K_i点集中的点组成的点对中距离最小的。
3.还是取最小的W_v_1,对应的根节点为x
4.第二部分,我们给V_T_u构造M_u’,,对于每个属于U_x但不在V_T_u中的点t_i,M_u’,能够找到当前V_T_u中的某个点s_i,且dist(s_i,t_i)最小。
KeyKG+计算结果和KeyKG一样所以他也是(g-1)近似算法
4.3 运行时间分析
O(n2)构造出M_i-1,第一部分求所有的U_v1和W_v1的复杂度就降到了O(n2g),第二部分求T_u的复杂度降到了(n2g+ng3),这在实际应用中ng3是远远小于n2g的,所以实际情况就是O(n^2g)
另外我们考虑keykg+的getSP,由于h_min可以直接表示出来而且可以重复利用,我们可以减少O(n)的寻找h_min的时间。另外由于T_u的构造,对静态labels的二分搜索总数不是O(gn)而是接近|E_T_u|<=O(n).因此getSP函数从O(g^2nlogn)减少到了O(gnlogn)
总复杂度是
O(n2g+n2g+ng^3+gnlogn) 也就是O(n2g+ng3)
5.实验
我们实验的目的是凭经验调查这些研究的假设(RH)。
RH1:我们的方法跑art[27,38]中运行时间很长时间的KGs能跑出很好的结果
RH2:使用提出的动态HL方法能提高整体效率
RH3:我们的静态HL比HLs[3,14,39]更小的规模,所以能更快计算距离和最短路径。
5.1实验设置
KGs:
MONDIAL小的地理KG,
LinkedMDB中等的电影KG
DBpedia大的百科全书KG
关键词,关键词映射,边权赋值
5.2基线
现有的KG上的关键词搜索在GST或者类GST的语义上,我们将我们的方法与两种方法对比
PrunedDP++是先进的准确算法使用A*算法。
BANKS-2是先进近似算法,使用双向搜索
我们的静态HL是排进了PLL,而且使用betweenness centrality对点进行排序的,我们将它与现有的3个HL对比
PLL,按度数排序
RXL,改进了PLL,基于最短路径树排序
SHP,最近的方法,基于重要的路径
5.3我们方法的实现
开源代码:https://github.com/nju-websoft/KeyKG
我们方法的配置
把动态HL和静态HL都存进内存,
静态HLs选择200个pivots,分别花了37MB,183MB,7704MB
我们方法变种
实现了 ,静态HL使用MySQL被存储在硬盘里
还使用了KeyKG-PLL算法,使用了原始的PLL代替静态HL
两个静态HL的变种使用10pivots和100pivotes的称为SHL-10和SH-100。我们使用的默认的就是SHL-200。
5.4衡量指标
对于计算最小的GST,测量答案的质量和运算时间
对于静态HL的衡量,测量一个点的label的平均大小。
5.5结果和分析
实验结果证实了RH1,RH2,RH3的事实。
6相关的工作
这一章节我们重新回顾相关的工作和考虑各种各样在图数据上进行关键词搜索的方法和HubLabeling的方法
6.1图数据上的关键词搜索
询问解释
有很多关键词搜索的工作室先把关键词询问转换成一个结构化的询问,比如比如对于RDF图的SPARQL询问,然后再执行结构化的询问得到答案,我们是用另一个方式,直接搜索一个最佳的子图来回答询问。
基于GST的方法
有BANKS,BANKS2,BLINKS,DPBF,PrunedDP++,这些近似方法的近似率是和KeyKG+一样的,但是运行时间通常与边数有关,而KeyKG+只与点数和询问的关键词的点集数有关,在实际应用中有很好的表现。当然还有一些算法不适合大型的图,这里不考虑。
斯坦纳树
GST问题是斯坦纳树的一个版本,斯坦纳树在关键词搜索上的应用的前提是每一个关键词只对应一个点。
基于检索的方法
为了适合大图的询问,有一种方法预处理然后得到大量的用大小做界限的子图作为答案。有些询问距离很远,他限制了这些方法的应用产生空的答案,而GSTs是不受结构界限的。
6.2Hub Labeling
准确的HLs
Pruned Landmark Labeling (PLL),Robust eXact Labeling (RXL)。
我们的静态HL在经验上胜过关键路径标记的基于Hub Pushing 的HL。那些标记特别点的做法也结合一些启发式思想。
另外我们还提出了动态HL,重新排列静态的labels并允许直接的随机访问,使得理论上和实际上的效率更好了
近似的和其他的HL
有一些计算近似距离的方法但是他们不合适,因为使用近似的距离会影响我们算法的近似率。还有一些更搞笑的做法对于路径网络,然而KGs没有road 网络的空间特性所以这些方法不能使用。
7总结
这篇论文中,我们研究了在GST语义下在KGs上做关键词索索。我们介绍了两种算法:KeyKG基于静态HL和KeyKG+基于动态HL,有效地回答基于GST的关键词查询。我们的实验表明了KeyKG+比之前的算法快3个数量级而且有可容忍的精度丢失。特别的,在大的KGs比如注明的DBpedia,可靠的好的答案能在毫秒级的时间内计算出来,证明了我们放的实用性。这样好的表现要归功于我们的动态HL能翻转重新编排询问相关的labels,也要归功于我们新的静态HL用betweenness centrality中心性来做启发式排序比现有的HLs表现更好。 这些HLs的潜在应用明确不会是我们方法的局限。
至于未来的工作,我们注意到很少求距离的方法支持高效的边的删除,在多项式延迟的top-k GSTs的框架中这是基本的操作,所以高效的top-k 关键词搜索在我们的方法里还是没有解决的,我们计划探索这一未来的工作。相比于BANKS2,KeyKG的近似率以后会进一步改进。另外,现在存在一些大的稠密图导致所有现存的HLs无法使用很小的label。为了解决这种图,需要有人去开发其他种类的高效距离求法或者考虑可替代的技术。
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原标题:【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响近日伊朗局势升温,导致市场担忧影响原油供给,油价试图反弹。此时OPEC表态稳定市场。据消息人士透露,沙特6月石油出口料将低于700万桶/日,沙特已经收到石油消费国提出的6月份扩大出口的“适度要求”,沙特将满…...
2024/4/19 11:57:53 - 【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议
原标题:【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议美国对伊朗的制裁遭到伊朗的抗议,昨日伊朗方面提出将部分退出伊核协议。而此行为又遭到欧洲方面对伊朗的谴责和警告,伊朗外长昨日回应称,欧洲国家履行它们的义务,伊核协议就能保证存续。据传闻伊朗的导弹已经对准了以色列和美国的航…...
2024/4/23 13:29:53 - 【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡
原标题:【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响,金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际,美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税,市场情绪有所平复,已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...
2024/4/23 13:27:22 - 【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试
原标题:【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温,市场风险情绪上升,避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳,近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响,伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级,美国对中…...
2024/4/23 13:28:42 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破
原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...
2024/4/23 22:01:21 - 【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温
原标题:【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件,导致波斯湾局势进一步恶化,市场担忧美伊可能会出现摩擦生火,避险品种获得支撑,黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日,四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/4/23 13:29:23 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势
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…...
2024/4/23 13:27:46 - 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…...
2024/4/23 13:47:22 - 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…...
2024/4/19 11:59:23 - 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…...
2024/4/19 11:59:44 - 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…...
2024/4/23 13:28:08 - 「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…...
2024/4/23 13:29:47 - 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…...
2024/4/23 13:28:14 - 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」。 …...
2024/4/23 13:27:51 - 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…...
2024/4/23 13:27:19 - 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