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知網(wǎng)查重的算法是
使用計算機開展知網(wǎng)查重識別的研究首先要對數(shù)字文檔進行分析處理,而數(shù)字文檔又可分為兩種類別,即:自然語言文本和形式語言文本。形式語言文本比較典型的是計算機程序源代碼,雖然抄襲的案例較多,但因其具有規(guī)范的語法和語句結(jié)構(gòu)特點,相對比較容易分析處理,針對此類抄襲識別的研究也較早。而自然語言文本(如:論文等)復(fù)制檢測原理的出現(xiàn)比程序復(fù)制檢測晚了20年。
②1993年,美國亞利桑那大學(xué)的Manber提出了“近似指紋”概念,基于此提出了sif工具,用基于字符串匹配的方法來度量文件之間的相似性。美國斯坦福大學(xué)的Brin等人首次提出了COPS系統(tǒng)與相應(yīng)算法,其后提出的SCAM原型對此進行了改進了。SCAM借鑒了信息檢索技術(shù)中的向量空間模型,使用基于詞頻統(tǒng)計的方法來度量文本相似性。香港理工大學(xué)的Si和Leong等人采用統(tǒng)計關(guān)鍵詞的方法來度量文本相似性,建立了CHECK原型,并首次在相似性度量中引入文檔的結(jié)構(gòu)信息。到了2000年,Monostori等人用后綴樹來搜尋字符串之間的最大子串,建立了MDR原型。在此之前,全美國的教育工作者們現(xiàn)已懂得綜合運用課堂書寫段落樣本、互聯(lián)網(wǎng)搜索工具和反剽竊技術(shù)三結(jié)合手段遏制欺騙的源頭。
③ 對于中文論文的抄襲識別,存在更大的困難。漢語與英文不同,它以字為基本的書寫單位,詞與詞之間沒有明顯的區(qū)分標(biāo)記,因此,中文分詞是漢語文檔處理的基礎(chǔ)。漢語文本抄襲識別系統(tǒng)首先需要分詞作為其最基本的模塊,因此,中文文本自動分詞的好壞在一定程度上影響抄襲識別的準(zhǔn)確性。同時計算機在自然語言理解方面有欠缺,而抄襲又不僅僅局限于照抄照搬式的,很難達到準(zhǔn)確的抄襲識別。所以解決中文論文抄襲識別問題還不能全盤照搬國外技術(shù)。北京郵電大學(xué)張煥炯等用編碼理論中漢明距離的計算公式計算文本相似度。中科院計算所以屬性論為理論依據(jù),計算向量之間的匹配距離,從而得到文本相似度。程玉柱等以漢字數(shù)學(xué)表達式理論為基礎(chǔ),將文本相似度計算轉(zhuǎn)換為空間坐標(biāo)系中向量夾角余弦的計算問題。西安交通大學(xué)的宋擒豹等人開發(fā)了CDSDG系統(tǒng),采用基于詞頻統(tǒng)計的重疊度度量算法在不同粒度計算總體語義重疊度和結(jié)構(gòu)重疊度。此算法不但能檢測數(shù)字正文整體非法復(fù)制行為,而且還能檢測諸如子集復(fù)制和移位局部復(fù)制等部分非法復(fù)制行為。晉耀紅基于語境框架的相似度計算算法,考慮了對象之間的語義關(guān)系,從語義的角度給出文本之間的相似關(guān)系。大連理工大學(xué)的金博、史彥軍、滕弘飛針對學(xué)術(shù)論文的特有結(jié)構(gòu),對學(xué)術(shù)論文進行篇章結(jié)構(gòu)分析,再通過數(shù)字指紋和詞頻統(tǒng)計等方法計算出學(xué)術(shù)論文之間的相似度。張明輝針對重復(fù)網(wǎng)頁問題提出了基于段落的分段簽名近似鏡像新算法。鮑軍鵬等基于網(wǎng)格的文本復(fù)制檢測系統(tǒng)提出了語義序列核方法的復(fù)制檢測原理。金博、史彥軍、滕弘飛少給出了一個基于語義理解的復(fù)制檢測系統(tǒng)架構(gòu),其核心是以知網(wǎng)詞語相似度計算為基礎(chǔ),并將應(yīng)用范圍擴大到段落。聶規(guī)劃等基于本體的論文復(fù)制檢測系統(tǒng)利用語義網(wǎng)本體技術(shù)構(gòu)建論文本體和計算論文相似度。
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畢業(yè)論文不用那么嚴格吧，那是發(fā)表學(xué)術(shù)論文采用的軟件，聽說有80%字重復(fù)就會不通過那兩個官網(wǎng)論文查重高階算法是什么我也忘了，不要從百度上復(fù)制粘貼就好了，可以參考，不可以大部分一樣就好了，我那時也是自己寫的。