面向论文相似性检测的数据预处理研究

面向论文相似性检测的数据预处理研究

刘伙玉1,3王东波2

1(南京大学信息管理学院江苏南京 210023)

2(南京农业大学信息科学技术学院江苏南京 210095)

3(江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京 210023)

摘要：【目的】探究论文相似性检测中数据预处理的数据问题及相关方法。【方法】对数据预处理中的数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约进行概述；对数据进行了细致的分析，采用基于规则的方法、基于统计的方法、基于语义的方法进行预处理。【结果】揭示了论文相似性检测中原始数据存在的数据质量问题，并在此基础上给出了数据预处理模型。【结论】数据预处理有助于提高论文相似性检测结果的准确性；有效结合基于规则、统计、语义的三种方法有助于提高数据预处理效果。

关键词：相似性检测；抄袭检测；数据预处理；数据质量；数据清洗

分类号：TP311.13

Research and Implementation of Data Preprocessing Oriented to

Paper Similarity Detection

LIU Huoyu1,3 WANG Dongbo2

1(School of Information Management, Nanjing University, Nanjing 210023, China) 2(College of Information and Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing

210095, China)

3(Jiangsu Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Service, Nanjing 210023,

China)

ABSTRACT：[Objective] Explore the data issues and methods of data preprocessing on paper similarity detection. [Methods] This article firstly summarizes data cleaning、data integration、data transformation and data reduction; It makes a deep analysis to original data, and briefly introduces three data preprocessing methods: The rule-based method, the statistics-based method and semantic-based method. [Results] There are many data problems in the original data, based on which it describes the model of data preprocessing. [Conclusions]Data preprocessing can help to improve the accuracy of paper similarity detection; use the three methods together can improve the effect of data preprocessing.

KEY WORDS: Similarity Detection; Plagiarism Detection; Data Preprocessing; Data Quality; Data Cleaning

1 引言

1.1 研究背景与意义

随着云计算、物联网等技术的兴起，以博客（微博）、社交网络为代表的新型信息发布方式的不断涌现，计算机信息系统在各行各业的普及，数据种类和规模正以前所未有的速度在增长和累积[1]。大数据时代的到来，使得各行各业的决策也从“业务驱动”开始向“数据驱动”转变，从海量的数据中获取潜在的有价值的信息也成为学术、商业、军事等领域关注的重中之重。然而纷繁复杂的数据

往往都存在着大量质量问题，这将直接影响数据的信息服务质量；因此大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，都是保证分析结果的真实和有价值的必要手段。由此需要对海量数据中存在的粗糙的、不合时宜的数据进行预处理，将非清洁数据转化为高质量的符合要求的数据，这对于保证数据分析结果的准确性和有价值性具有重要意义。

1.2 研究内容

相似性检测（Similarity detection）就是判断一个文件（包括文档、图像、音频、视频等文件）的内容与其他某个或多个文件是否相似并根据检测结果给出一个相似度的数值表示。按照其检测的对象，可以分为文档、图像、音频、视频相似性检测等。文档相似性检测又可分程序或代码相似性检测和自然语言文本相似性检测[2]。论文相似性检测属于自然语言相似性检测中的一种，就是判断一篇论文的内容是否与其他某篇或多篇论文相似，给出相似度结果，进而判断该论文是否抄袭、剽窃或复制于其他论文。由于学术论文中可能会出现程序代码、图片等内容，因此论文相似性检测过程中也需运用到程序和图像相似性检测技术。

国内外对于论文相似性检测的研究主要分为以下几类：论文抄袭的理论分析研究、论文相似性检测系统设计、论文相似性检测算法研究等。

自然语言文本相似性检测的研究始于20世纪90年代，自1991年Richard 采用关键词匹配算法开发Word Check[3]后研究取得了较大的进展后，出现多个抄袭检测系统。目前针对文本相似度问题学者提出的检测方法主要有基于统计学和基于语义理解的相似度计算方法。然而由于论文相似性检测对象的特殊性，其算法也有相应的特殊性；国内学者提出了相应的算法，包括金博等[4]提出的基于篇章结构相似度算法，王森等[5]提出的基于文本结构树的检测算法，秦玉平[6]、赵俊杰[7]提出的基于局部词频、段落词频的检测算法，赵俊杰等[8]提出的基于自动文摘的论文抄袭检测算法等。

目前关于数据预处理的研究已经很成熟，这方面的研究成果也较多。数据预处理一般包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约四个方面，每个方面都有不同的技术手段，本文在第二部分数据预处理简述中有较为详细的阐述。数据预处理技术应用在广泛的领域，如生物、物理、化学、地质科学等，同时在大数据时代其重要性更加突显，如在数据挖掘[9]、web日志挖掘[10]、数据仓库[11]等方面的应用。

然而目前论文相似性检测的研究主要集中于相似性检测核心阶段，着眼于相似性检测算法的研究与探讨以及系统的开发，而忽视了对数据预处理的研究。面向论文相似性检测的数据预处理方面的研究相对较少，在文献[12]中采用XML 技术对数字报刊中的数据进行存储，并对数据进行标准化、消除重复项、补全缺失数据等处理，但未涉及到对具体的学术论文进行结构化处理以及其他针对性的处理。在学术论文构成要素识别与抽取方面较多采用机器学习的方法[13,14]，未涉及到其他数据质量问题的预处理。

本文正是基于以上内容，重点针对论文相似性检测中的数据预处理进行了分析与研究。数据预处理是论文相似性检测前的数据准备工作，它以领域知识作为指导，用新的数据模型来组织原始数据，摈弃与相似性检测无关的要素，调整数据格式和内容，一方面使得数据更符合检测算法的需要，也减少了检测内核的数据处理量，提高了检测效率；另一方面也提高了相似性检测结果的准确度和可信

度。

2数据预处理简述

现实中的数据不可避免的存在冗余数据、缺失数据、不确定数据、不一致数据等诸多情况，这样的数据我们称之为“脏数据”，它们成为数据挖掘、信息分析等领域的一大障碍。“脏数据”的存在，将会影响数据分析结果的准确性，误导决策，影响信息服务的质量。因此，在这些“脏数据”被使用之前必须对它进行预处理，消除冗余数据，弥补缺失数据，纠正错误数据等等，使得数据达到进行知识获取研究所要求的标准。数据预处理主要包括四个方面的内容：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约。

数据清洗的范畴在微观层面分为单数据源、多数据源，分别体现在模式层和实例层上[15]。单数据源的问题集中体现在拼写错误的数据、相似重复数据及非关联数据（孤立数据）等；多数据源的问题则反映在时间的不一致、粒度的不一致，如图2-1所示。

图2-1 数据清洗的范畴

数据集成主要有两种方式，一种是物理集成，就是把不同数据源中的数据合并到一个统一的数据源中；另一种是逻辑集成，这种方式不改变数据的物理位置，只在有需要时进行数据抽取，提供虚拟的全局视图。无论使用何种数据集成方式，都需要考虑到很多问题，如实体识别问题、冗余问题、数据值冲突的检测与处理等。总之，数据集成的目的就是将分布在不同数据源中的数据进行整合，最终以一个统一的视图提供给用户使用[16]。

数据源中的数据不一定符合我们最终数据分析算法的要求，在数据类型和数据格式上都可能存在不一致性，因此需要数据变换。数据变换的目的就是将数据转换或统一成符合算法分析要求的数据。数据变换主要涉及的内容包括[16-18]：光滑、数据规范化、数据泛化、数据聚集、属性构造、离散化。

当把不同数据源的数据集成到一起时会发现数据量相当大，处理起来将会耗费较长时间，甚至会使得分析变得不现实或不可行，此时可以利用数据归约技术

在保证原数据完整性的前提下对数据进行约简。常用的数据归约方法有[18,19]：维归约，也称为属性归约，减少所考虑的随机变量或属性的个数，主要方法有小波变换、主成分分析、属性子集选择等；数量归约：也称为数据块归约，实例约简等，是指用替代的、较小的数据表示形式替换原数据。此外，在数据变换中使用的数据聚集、离散化、数据泛化方法也可以用于数据归约。

3论文相似性检测中数据预处理的研究

3.1 问题的提出

随着互联网和数字媒体技术的快速发展，人们获取文献资源的途径也在发生巨大的变化，相比传统购买纸质期刊的方式，人们更倾向于直接从互联网文献全文数据库中获取资源。如今，数字化文献服务领域发展迅猛，众多组织机构也在投入巨大资源开发形式多样的服务；其中，论文相似性检测服务是目前三大文献资源提供商重点关注的服务之一。而需要对海量数据进行相似性检测，首先涉及到的就是数字化文献资源的加工，需要通过OCR或其他转换软件将PDF等格式的文献资源进行格式转换，这可能会造成字符转换错误等一系列问题。本文将重点针对由OCR软件对学术论文转换之后的TXT文档所存在的数据问题进行分析并提出数据预处理方案。

笔者通过对大量原始TXT文档进行分析，初步确定了针对论文相似性检测数据预处理的范畴（见图3-1）。需要特别说明的是，本文主要针对中文学术论文相似性检测的数据。

图3-1 论文相似性检测中数据预处理的范畴

3.2 数据预处理模型的构建

本文根据论文相似性检测中的数据预处理的范畴，给出了数据预处理模型（见图3-2），详细描述了原始文档准备-数据预处理-结果文档输出，最后将结果文档交予相似性检测阶段的整个过程。接下来重点针对论文相似性检测中特有的编码问题、要素划分、乱码问题、段落合并的分析与处理进行详细阐述。

图3-2 论文相似性检测中数据预处理模型

3.2.1 编码问题

编码问题是信息处理的基本问题，但是由于历史、政治、文化等多方面的

进入论文相似性检测阶段

结果 输出阶段 原始数据 准备阶段 数据预 处理阶段

原因，现实中存在着大量不统一的编码方式，造成在信息处理过程中出现信息丢失，转换错误、大段乱码等问题，只有充分了解与字符编码标准相关的概念，进行编码的统一，才能便于信息的表示、传输、交换、处理、存储、输入及显现。常见的编码方式主要有：ASCII码、ISO8859-1、GB2312、GBK、GB18030、Unicode、UTF。笔者处理的原始TXT文档主要的编码方式有GB2312、GBK、Unicode、UTF-8、UTF-16等。

在实际操作中，要想打开一个文本文件，就必须知道它的编码方式，否则用错误的编码方式解析，就会出现乱码。编码的转换也必须建立在以正确的编码方式解析一个文本文件的基础上，否则也会出现乱码现象。在论文相似性检测中，一旦出现编码问题导致的乱码，将会产生极其严重的后果，因为这种情况下，一般整个文件都会是乱码，这就基本意味着已经失去进行相似性检测的必要性。因此在进行相似性检测之前必须对文件的编码方式进行转换，这种转换主要涉及两个方面：从数据库中导出文件时统一编码方式，这是最有效的方式；在相似性检测前的数据预处理阶段对文件编码方式进行转换。但在读入文件阶段必须事先获取文件编码方式，获取的方法主要有两种：由于文件最开头的三个字节中一般存储着编码信息，因此可编写程序自动读取文件头信息来判断编码方式；或者依次使用不同的编码方式解析文件，如果内容正常显示即可判断其编码。

3.2.2 要素划分

学术论文一般都有其相对固定的组成要素，规范的学术论文包括两个部分：前置部分和主体部分。前置部分是论文的一些重要属性信息，例如标题、分类号、摘要、关键词等要素；论文的主体部分一般是以绪论引言开始以结论结束，最后是参考文献。每一要素都有其存在的特殊意义，如摘要是以提供文献内容梗概为目的，简明确切地介绍文章要点；参考文献是撰写或编辑论文和著作过程中所引用的有关文献信息资源的说明等。意义不同，其作用必然会有所区别，如正文是文章主体部分，文献编号、作者简介、基金项目等属于文章次要属性，与文章核心思想观点没有太多联系。因而，论文相似性检测过程中首先需要判别论文哪些部分需要参与检测，哪些部分的相似所占的比重应该更大等等。

一般来说，我们会认为标题、摘要、关键词、正文、参考文献等是需要参与相似性检测的，而像发表时间、所在期刊、分类号、文献编号、作者简介等应属于不参与检测的内容。但参与检测内容中不同要素也有不同的作用，不能一概而论。如关键词和摘要是整篇论文的核心，如果它们属于不同学科领域或相差较大的话，则两篇论文存在抄袭的可能性就比较小[20]；因此关键词和摘要可以用来进行可疑文献快速排查，首先比较两篇论文的关键词和摘要，看是否属于同一领域或相关领域，若是则归入可疑文献集中，若不是则归入非可疑文献集，之后不参与检测。而像标题、参考文献是否抄袭的认定比较困难，假如两篇论文的参考文献存在很高的相似度，不能直接认定为是抄袭，因为可能是两者研究主题接近所导致的，因此这些要素的相似需要作另外的认定和处理。

不参与检测的内容并非没有意义，如分类号可以用来判断文章所属学科，作者简介可以用来排除同一作者合理重复使用自己学术成果的情况，发表时间对于检测已发表文章的相似性也非常重要，可用来排除发表在需要检测文章之后的文章。因此这一部分内容也需要加以区分并保存下来。

金博、史彦军、滕弘飞等学者提出了一种基于篇章结构相似度的中文学术论

文相似性检测算法，将论文的篇章结构表示为八元组：发表时间、标题、作者与单位、摘要、关键词集合、中图分类号、段落集合、参考文献集合，综合考虑多方面因素。研究结果表明该模型与基于全文数字指纹和基于全文词频统计的检测方法相比更适合用于论文的拼抄、部分抄袭和全抄等现象的初步检测[4]，王建国[21]等也在此基础上进行了探讨分析。

因此，将一个文档中属于该论文的各个要素的内容标记出来具有重要意义，一方面有助于提高论文相似性检测结果的准确性、有效性和合理性，若不进行要素区分，直接将整个文档的内容进行相似性检测，将会存在大量干扰信息，影响最终结果的可信度；另一方面，为相似性检测算法提供了改进思路与空间，提高了检测算法的性能与效率，同时为论文相似性检测产品与服务的开发提供了思路，在此基础上可以为用户提供更多的个性化服务。

要素划分问题的处理具体流程详见图3-3。图中所指的异常情况主要是指类似扫描到了摘要的标识，却未扫描到关键词或扫描到了KEYWORDS却未扫描到ABSTRACT的情况，此时需要对文档重新扫描，根据某些规则添加相应要素的标识。

图3-3 要素划分问题处理流程图

由于参考文献和关键词自身的特殊性以及两者对于论文相似性检测的重要影响，笔者在前文预处理模型中也将这两个要素单独列了出来。

对于参考文献，如果作者在撰写论文时未按照著录规则进行书写，同一条参考文献可能就会出现不同形式，或在文件转换过程中出现信息丢失或乱码，这都会导致最后检测结果的不准确，因此不仅应该在检测算法编写阶段考虑这些因素，在数据预处理阶段也应该进行针对性处理。目前的处理方法是尽可能通过正则表达式匹配参考文献的各个要素，然后尽可能修改由于转换导致的错误。如果能够较准确获取某文章的标题、作者等信息，可以通过已有的数据库（如万方文献资源数据库）或学术搜索引擎（如谷歌学术搜索引擎）获取该文章准确的且符

合著录规则的参考文献形式。

关键词清洗主要指两个方面：（1）在要素划分阶段将关键词内容块识别出来；（2）若在关键词识别阶段出现较大问题，如关键词丢失、将非关键词内容识别为关键词、出现较多乱码现象等，则需进行关键词自动抽取。这就将涉及到关键词自动抽取技术，也称为关键词自动标引，是指利用计算机从文本中自动提取出能够代表该文本主题的词汇或短语集合以实现文本表示的过程[22]。该技术在文本分类、文本聚类、知识挖掘、自动摘要、信息检索等领域有着广泛应用，因而该技术也相对较成熟。目前，关键词自动抽取方法可以分为三类：基于统计学的方法、基于语言学的方法和人工智能方法[23]。

3.2.4 乱码问题

一般来说，乱码的分布位置以开篇的独创性声明及使用授权书部分（学位论文）、正文中的图表、每页开头与结尾处较多。具体来说，独创性声明部分的乱码原因主要是手写字迹（签字和日期）；正文中的乱码三大来源：图、表和公式，图的乱码多是成行出现，并且每行字符数较少，表格的乱码是各种数字错位，公式的乱码是由于一些特定符号的识别问题以及一些表达式的组合形式问题；论文中的英文部分亦经常出现乱码，出现较多的是英文摘要和英文参考文献，形式多为英文中夹杂个别中文汉字。需要特别说明的是，“乱码问题”中的乱码指的是编码方式正确的文档中，由于转换、格式等原因出现的失去实际意义的词、短语或句子。

乱码按其字符类型可分为符号乱码、汉字乱码、混合型乱码。符号乱码又分为特殊符号乱码和一般标点符号乱码。特殊符号即不常用的符号，多不具有实际意义，以单个出现为多，亦常间杂在其他乱码中；标点符号成为乱码一般是以连续一串为表现形式，其间常夹杂空格、运算符、数字或英文字符；汉字乱码的特征较难概括，可能是非常用汉字序列，但也经常夹杂一些常用汉字，普遍特征为单字词较多，字与字之间共现概率低或是以单行出现，如单字词过多或者低频单字词过多。混合型乱码最为复杂，以汉字和符号的交替序列为表现形式，有以下类型：整句中符号比重较大；英文字符中夹杂有少量汉字或数字等。

乱码是造成文本处理效果不佳以及检测结果不理想的重要因素之一，必须采取有效的办法将文本中的乱码自动识别出来并剔除。由于乱码类型较多，情况复杂，对于乱码的识别与处理比较困难。本文主要采用针对不同类型的乱码建立不同处理规则的方法。

首先，将疑似乱码段切分成8字及以上字符串（必须以标点符号或空格结尾，连续符号需在同一个字符串中）；

然后分别计算出每个字符串或子句中低频单字词、单字词、乱码汉字、标点符号、英文字母、英文单词等的个数；

最后根据制定的规则来判断该字符串或子句是否为乱码或部分为乱码。由于要保证规则对于大数据集的普遍适应性，规则的制定是一个非常繁琐、费时费力，且需要不断完善的过程。

3.2.3 段落合并问题

进行段落合并的根源，主要是由于期刊排版时的分栏、跨页，页眉页脚，图

表内容等可能会将正常一段话的内容或正文分割成多个部分，最终目标就是还原文本，使其尽可能与原始文章段落结构保持一致。

论文相似性检测粒度的选择是所有相似性检测算法都需要重点考虑的问题之一；不同的粒度划分是选择相似性检测算法和影响检测效果的重要因素。论文相似性检测的粒度可以分为整篇文章、段落、句子、定长字符串、词或短语、单个字符或字[24]。通常一个段落都是围绕一个主题或中心论点进行阐述，段落内句子的关联性较大，以段落作为检测粒度是相对较好的选择，不但检测效率较高，检测效果较好，检测结果的可信度也较高。赵俊杰[7,25]等讨论了基于段落相似度的论文抄袭判定算法，可在一定程度上防止抄袭者将论文的段落顺序打乱，或将段落语句次序打乱重新组合或更改部分词语的情况。

图3-4为论文相似性检测计算过程的一个简单模型图，可以看出划分段落是论文相似性检测中的一个重要过程。句子的划分一般是以句末标点如‘！’、‘。’、‘；’、‘？’等作为划分标识的；词语的划分即分词一般使用相应的分词算法或分词系统，如北京理工大学张华平团队所开发的汉语词法分析系统NLPIR/ICTCLAS。但是在粗糙的原始文档中，排版分栏、跨页、页眉页脚等都可能将一个完整的词语、句子、段落分割开来，因此句子划分和分词需要建立在段落准确合并的基础上，否则句子划分和分词都会出现错误，划分之后的结果与原文存在较大的不一致性，最终导致相似性检测结果出现较大偏差，检测效果不佳。

图3-4 论文相似性检测计算过程

对于段落合并问题的解决方案，详见下图处理流程图（图3-5），其中最大的难点在于准确识别段落结束的位置，页眉页脚、跨页、图表的起始位置。其中需要说明的是，目前的论文相似性检测方法大部分是针对文档中的文本而言，对于结构化的表格、图片还不能进行有效的处理，因而处理过程中将图表内容暂且输出到指定的文档中，若需对图表进行相似性检测，可调用指定文档的内容。

图3-5 段落合并问题处理流程图

3.3 数据预处理方法介绍

上文针对论文相似性检测中原始TXT文档存在的数据质量问题进行了具体阐述，据此给出了数据预处理模型，然后对主要的处理模块进行了详细介绍并给出了处理的一般流程图。在处理的过程中，还需运用到相关的数据预处理技术，本文将对笔者实际处理过程中使用到的方法进行总结，主要有：基于规则的方法、基于统计的方法、基于语义的方法。

3.3.1 基于规则的方法

绝大多数相关领域的研究人员认为，要想很好地完成数据预处理过程，一定要结合特定应用领域的知识；因此，人们通常将领域知识用规则的形式表示出来[26]。论文相似性检测中针对的检测对象是学术论文，在前面中已有阐述，学术论文有其自身的特殊性，因此可以结合其自身特点在预处理阶段定义相关处理规则。

在进行数据预处理的过程中，较多地采用了基于规则的方法进行处理。以要素划分为例，笔者根据学术论文的书写规范等，制定了相应的规则，如：

a、如果该文档有中文摘要，那么也应该有中文关键词；

b、如果该文档有英文摘要，那么也应该有英文关键词；

c、在中文关键词和英文关键词之间的大段英文有可能是未识别出来的英文摘要；

d、目录出现在正文之前；

e、参考文献、责任编辑必须出现在正文内容之后；

f、无法使用正则表达式匹配要素的起始位置时，可利用形式特征进行判断，如参考文献有其特有的著录规范；目录中一般每行含有多个‘.’，或者连续多行结尾为数字；

但也应考虑到特殊情况的存在，如部分学位论文中可能每个章节后面都会出现参考文献，连续多行结尾为数字可能是表格内容等，因此也需要对各条规则制定更多相应的规则加以限制，提高判断的准确度。

由于原始论文在写作、编辑出版时可能出现的不规范以及在转换成TXT文档之后出现的脏乱情况，想要制定完善的规则非常困难。笔者采用的方法是先用随机抽样的方法从巨大的数据集中取出小量样本，在此基础上通过人工的参与产生初步规则，在得到初步规则之后，把它们应用到样本数据上，通过观察处理结果，进而修改已有规则或者添加新的领域知识，如此反复，直到获得相对满意的结果为止；这时，就可以将这些规则应用到整个数据集中了。本文中涉及到的规则都是人工总结，然后使用java将规则转换为程序代码，通过计算机实现自动化处理。

3.3.2 基于统计的方法

基于统计的方法，首先需要准备大量的训练语料，然后通过统计方法得到某类事物出现的概率。以乱码处理为例，在前期分析乱码的过程中总结了乱码的主要类型，如低频单字词过多、标点符号比例过高、英文段落中夹杂汉字等，通过统计的方法得到相应的处理规则和方法：

a、概率小于10-6的单汉字的比例大于35%时，认为该子句为乱码。

b、当英文字母比例大于75%且汉字比例小于20%时，若子句中出现汉字，则该汉字必为乱码；当英文字母比例小于40%，若子句中出现汉字，且该汉字左右两边都是英文字母时判定该汉字是乱码；

继而通过大量语料对以上处理方法进行训练，不断调整相关的比例指标，并产生新的处理方法。

基于统计的方法侧重于语料的定量描写，通过不断记录和统计真实的语言现象来不断生成新的规则和方法，该方法适应性强，且受非语言因素影响小，可信度较高。但该方法对语料的依赖性较强，且仅仅是基于数据的统计，因此总结出来的规则和方法稳定性较弱，是浮动、似然的，也很容易出现片面性，因此在实际应用中需要人的参与，对最终的规则方法进行把关。

3.3.3 基于语义的方法

汉语自然语言是语义型语言，重意合而轻形式，且汉语复杂灵活，语言知识难以规则化，因此中文文本较英文文本在结构、词序、处理等方面都存在着特殊性。文本的语义是基于概念的，词是构成这些概念的基本单位[27]。因此一般进行语义分析的第一步就是将文本进行分词，并在分词基础上进行词性标注。本文采

用张华平博士团队研发的NLPIR汉语分词系统（又名ICTCLAS）对文本进行分词及词性标注。

本文利用基于语义的方法进行数据预处理主要是在段落合并阶段和乱码处理阶段。以段落合并为例，一般来说根据句末标点及字符串长度等规则进行处理即可，但对于章节标题或跨页问题中的段落合并则需要结合基于语义的方法。如以下示例1，2，3都是原始语料中出现的实际情况。

例1：1.1材料

与方法

例2：3.2 流域污染综合整治评价指标体系的

构建

例3：果、应急防治能力和整体控防水平,确保农(下转190页)

夜10—13℃。随着天气转暖要加大通风量,超过30℃要……

(上接118页)业生产安全、农产品质量安全、生态环境安全。……

(上接130页)仔细分析、研究,探索出高效、环保的控防新方法……

表3-2 NLPIR汉语文本词性标注集（部分）

例1和例2是同一段的内容被分成了两行且无法用一般的规则判断下一行是否与上一行属于同一段的内容。例3中根据一般规则无法判断“下转”之后应该接哪个“上接”的内容，第一种情况为“下转”之后接第一个“上接”，第二种情况为“下转”之后接第二个“上接”。因此对当前行与下一行的内容合并后进行分词，并进行词性标注。根据表3-1的分词及词性标注结果，例1、例2中根据一般中文语法规则，可以判断下一行极有可能与上一行内容属于同一段内容。例3中，第一种情况上一行的“农”与“业”恰好组成了一个名词，且整个短句是“动词+名词”结构，而第二种情况“农”作为一个名词性语素，整个短句结构为“动词+名词性语素+副形容词+动词”，综合考虑第一种情况的可能性极大。该方法同时需要结合中文语法规则，建立现代汉语句型规则来判断。

基于规则、统计、语义的三种方法，是本文进行数据预处理中使用的主要方法，三种方法之间相互区别，但也密切联系；在实际运用中，通常会将三者结合

起来使用。基于统计和基于语义的方法都需要建立相应的规则来完成预期目标，而利用基于统计和基于语义的方法又能生成新的有价值的规则，只有将三种方法相互结合，才能取得更好的预处理效果，保证处理结果的合理性、准确性、有效性。

4 总结

由于学术论文原作者书写不规范或者出版社最终的编辑排版等，以及文件格式转换软件在转换过程中出现的各种问题，导致论文相似性检测的原始数据存在大量的数据质量问题，这些数据质量问题很大程度上影响着相似性检测结果的准确性和有效性。因此，在进行论文相似性检测之前，使用数据预处理技术对数据进行处理，改善数据的质量显得尤为重要。

本文通过对面向论文相似性检测的原始学术论文数据进行分析，总结了数据中存在的数据质量问题，并在此基础上给出了数据预处理模型，并分别对编码方式问题、要素划分问题、乱码问题和段落合并问题进行了详细阐述，包括进行相关处理的缘由与意义、处理的方式等的介绍。不同的数据质量问题需要使用到不同的数据预处理方法，本文最后总结了在数据预处理过程中使用到的三种方法，分别是基于规则的方法，基于统计的方法，基于语义的方法。三种方法有其各自应用的场合，既又相互区别，相互联系，只有将三者结合起来，才能取得更好的预处理效果。

本文研究的意义在于重点针对面向论文相似性检测的数据进行了数据预处理研究，对数据中存在的质量问题进行了分析总结，给出了数据预处理模型，并采用数据预处理技术对数据质量问题进行了处理，这对于提高论文相似性检测的准确性、合理性，以及为论文相似性检测提供新的思路等方面具有重要意义。但也存在一定的局限性，如本研究基于的原始语料规模有限；对于图表内容未能提出有效的处理方式；对于某些数据质量问题的处理仍存在缺陷。本文在后续的研究中将重点针对这些问题进行分析，并更多地应用数据挖掘技术、机器学习方法进行数据预处理，以期获得更好的处理效果。

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作者贡献声明：

刘伙玉：提出研究思路，设计并实现研究方案，起草论文；

王东波：论文审阅及最终版本修订。

(通讯作者：刘伙玉E-mail：liuhuoyunju@https://www.wendangku.net/doc/c14080459.html,)

大数据处理常用技术简介

大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

大数据处理技术研究

郑州轻工业学院 课程设计说明书题目：大数据处理技术研究 姓名：王超田启森 院（系）：计算机与通信工程 专业班级：计算机科学与技术 学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一 成绩： 时间：2013年6月26日至2013 年 6 月27日

目录 1. 摘要： (4) 2. 大数据概况; (4) 3. 大数据定义： (5) 4. 大数据技术的发展： (5) 5. 大数据技术组成： (8) 5.1 分析技术 (8) 5.1.1 可视化分析 (9) 5.1.2 数据挖掘算法 (9) 5.1.3 预测分析能力 (9) 5.1.4 语义引擎 (9) 5.1.5 数据质量和数据管理 (9) 5.2 存储数据库 (10) 5.3 分布式计算技术 (11) 6. Hadoop--大数据处理的核心技术 (13) 6.1 Hadoop的组成 (13) 6.2 Hadoop的优点： (16) 6.2.1 高可靠性。 (16) 6.2.2 高扩展性。 (17) 6.2.3 高效性。 (17)

6.2.4 高容错性。 (17) 6.3 Hadoop的不足 (17) 6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (18) 6.4.1 IBM InfoSphere大数据分析平台 (18) 6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (19) 6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (19) 6.4.4 Sybase IQ (19) 6.5 其他“大数据”解决方案 (20) 6.5.1 EMC (20) 6.5.2 BigQuery (20) 6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (21) 7. 大数据处理技术发展前景： (21) 7.1 大数据复杂度降低 (21) 7.2 大数据细分市场 (22) 7.3 大数据开源 (22) 7.4 Hadoop将加速发展 (22) 7.5 打包的大数据行业分析应用 (22) 7.6 大数据分析的革命性方法出现 (23) 7.7 大数据与云计算:深度融合 (23) 7.8 大数据一体机陆续发布 (23) 8 结语; (23) 9 参考文献： (23)

如何查论文相似度(精)

如何查论文相似度 , 抄袭率 目前,高校对于硕博士论文 , 需要通过抄袭检测系统的检测才能算过关。对本科生来说,大部分学校也采取抽查的方式对本科论文进行检测。 抄袭过多,一经查出超过 20%,后果严重。轻者延期毕业,重者取消学位。尼玛辛辛苦苦读个大学,学位报销了多不爽。 但是,软件毕竟是人工设置的一种机制,里面内嵌了检测算法,我们只要摸清其中的机理, 通过简单的修改,就能成功通过检测。 本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分,供大家参考。 论文抄袭检测算法: 1. 论文的段落与格式 论文检测基本都是整篇文章上传, 上传后, 论文检测软件首先进行部分划分, 上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此, 我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。 2. 数据库 论文检测, 多半是针对已发表的毕业论文,期刊文章,还有会议论文进行匹配的, 有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下,很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字, 也没被查出来。就能看出, 这个方法还是有效果的。 3. 章节变换 很多同学改变了章节的顺序, 或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章, 对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章, 或者几十篇文章就能过关。

4. 标注参考文献 参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单, 我们的论文中加了参考文献的引用符号, 但是在抄袭检测软件中。都是统一看待, 软件的阀值一般设定为 1%, 例如一篇文章有 5000字 , 文章的 1%就是 50字, 如果抄袭了多于 50, 即使加了参考文献, 也会被判定为抄袭。 5. 字数匹配 论文抄袭检测系统相对比较严格,只要多于 20单位的字数匹配一致,就被认定为抄袭,但是前提是满足第 4点,参考文献的标注。 论文抄袭修改方法: 首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留,尽量变换同义词; 其次,改变文中的描述方式,例如倒装句、被动句、主动句;打乱段落的顺序,抄袭原文时分割段落,并重组。 通过上述方法,能有效降低抄袭率。 下面举几个例子,大家可以参考下: 例句 A : 本文以设备利用率最大化为目标函数 , 采用整数编码与实数编码相结合的遗传算法 , 研究了 H FS 的构建问题。本文提出的染色体编码方法及相应的遗传操作方法可实现研究对象的全局随机寻优。通过对 car 系列标准算例的研究 , 显示了本文提出方法具有较高的计算重复性和计算效率。 修改 A : 本文研究了 HFS 问题的构建,通过遗传算法并结合整数与实数编码,目标函数为最大化设备利用率来求解。本文的染色体编码方法与对应的遗传算法操作可有效

大数据处理技术的特点

1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。

6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。

三维点云数据处理的技术研究

三维点云数据处理的技术研究 中国供求网 【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。 【关键词】大数据;云数据处理;应用 一、前言 随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。 二、大数据领域现状 数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。 同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业

分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。 在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相 关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾

论文相似性检测

1 论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 报告编号：d84f7f2b-73de-40b4-bb5a-a02500a7c307 检测日期：2012年03月31日 检测范围：中国学术期刊数据库（CSPD）、中国学位论文全文数据库（CDDB）、中国学术会议论文数据库（CCPD）、中国学术网页数据库（CSWD） 检测结果： 一、总体结论 总相似比：13.97% (参考文献相似比：0.00%，排除参考文献相似比：13.97%) 二、相似片段分布 注：绿色区域为参考文献相似部分，红色区域为其它论文相似部分。 三、相似论文作者（共12个） 点击查看全部相似论文作者 四、典型相似论文（共96篇） 头部中前部中部中后部尾部 序号作者典型片段总相似比剩余相似比 1 5.24% 8.73% 序号相似比相似论文标题参考文献论文类型作者来源发表时间 1 3.49% 小学英语课程标准及课程评价初探期刊论文李海虹等昆明师范高等专科学校学报2004 2 3.49% 小学英语课程标准的文化哲学研究学位论文魏斌华南师范大学2002 2 论文相似性检测报告 点击查看全部相似论文 五、相似论文片段（共16个） 序号相似比相似论文标题参考文献论文类型作者来源发表时间 3 3.49% 小学英语合作学习实施中的问题及对策研究学位论文牛瑾瑞西南大学2009 4 3.49% 《学英语》使用情况的总结分析期刊论文马桂平等中小学英语教学与研究2003 5 3.06% 青少年宫少儿英语口语课程开发研究--以温州市青少年活动中心为例学位论文沈宜瑶浙江师范大学2011 6 3.06% 英语浸入式小学生口语水平及口语学习策略研究学位论文吴瑕华南师范大学2009 7 3.06% 威莉斯任务型教学模式探讨——中学任务型课堂教学研究学位论文张炜上海外国语大学2008 8 3.06% 浅析小教英语专业学生应具备的素质期刊论文刘莉安康师专学报2005

论文相似性修改方法

如何在学校送检前，提前进行论文检测，使自己的论文一次性通过论文评审，是很多高 1常用的三种检测系统： 最便宜的也是数据库最小的是万方检测，这个大概才一块钱一万字，首先在万方注册一个帐号，然后去淘宝买充值卡，就可以提交检测了，这个检测很快，可以作为初步检测使用，毕竟paperpass什么的太恐怖了，当然你也可以无视万方，直接上paperpass，但是我估计你会很痛苦 万方相似性检测入口：https://www.wendangku.net/doc/c14080459.html,/ 我当时买淘宝充值卡的地址： https://www.wendangku.net/doc/c14080459.html,/trade/detail/tradeSnap.htm?tradeID=163546565766106 贵一点但是数据库很大，检测很严格的是paperpass，这个一块钱一千字，同样的方法，首先在paperpass注册帐号，然后买充值卡，有些淘宝店也提供淘宝交易号检测，但是给的网址入口很奇怪，所以谨慎期间（防止论文被盗），大家还是去官网搞，paperpass 检测是很严格的，就算是你抄袭网页的也能被检测出来，有的人用万方检测过，修改后，用paperpass仍然高达40%的重复率，着实恐怖，但是一旦你通过了paperpass，过学校的没问题，我记得有个同学用paperpass检测重复率是17%，用知网才5%，学校的检测竟然是0， Paperpass注册入口 https://www.wendangku.net/doc/c14080459.html,/index.aspx?f=CE98B46ACA09E36BC9F12A7D1B1068A0 我买淘宝充值卡的地址： https://www.wendangku.net/doc/c14080459.html,/item.htm?id=15407543168&_u=6b7pm4l5778 第三个是最贵的，但是也是最符合要求的，就是知网，因为大多数学校用的就是这个数据库和检测系统，比万方大，比paperpass小一些，但是很贵，淘宝上300多很正常，而且据说有副作用，因为知网的检测系统有记忆能力，会把你检测的论文记录下来，如果将来学校把你的论文送检的时候，系统提示该论文已经检过，你就悲催了，所以做好还是别用这个，这里我就不提供网址了，你真想试一试可以去淘宝搜把。 2 检测原理解析： 软件毕竟是人工设置的一种机制，里面内嵌了检测算法，我们只要摸清其中的机理，通过简单的修改，就能成功通过检测。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

知网检测系统检测报告论文抄袭检测_论文相似性检测和应对方案

文本复制检测报告单 检测日期2010-03-24 检测文献正文字数27146 作者槿澜检测类型文本复制申请单位 检测范围中国学术期刊网络出版总库,中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库,中国重要会议论文全文数据库,中国重要报纸全文数据库,中国专利全文数据库

以前说到了这个论文抄袭检测系统,同学们都很关心,而且有些同学很关注如何破解,现在我在网上找到了一些破解这个系统的方法,分享给大家,希望能给大家帮助. “对抗中国知网学术不端论文抄袭检测系统”第一招:翻译 张同学和小徐还不能算“反反抄袭”一族中最谨慎的。北京某综合类研究型大学的大四女生丁晓薇认为，要抄，就不能留下任何痕迹。她的方法更加繁琐，但也更加保险，那就是翻译。“据我所知，跨语言的论文测谎系统还没有研发出来。”丁晓薇笑得有点狡黠，“我广泛查阅外文资料，挑出可以为我所用的部分，按照一定框架合在一起，一篇拼凑的英文论文就诞生啦！再把它翻译成中文，毕业论文不就有着落了吗？说 我抄袭，那个测谎仪软件查得出来吗？” 这种方法对英语水平有很高要求，不过，英语一般的同学也有自己的“门道”。丁晓薇透露，她周围就有一些同学，会付钱给学校里英语专业的研究生，请他们对自己的“双语论文”全程把关。“我在学校里就见过墙上贴着这种小广告，英语专业的学生为人操刀论文，据说价格也不菲，少则几百元多则上千元，像我这种钱包瘪瘪的穷学生，还是自力更生比较好！”丁晓薇说。 “中国知网学术不端论文抄袭检测系统”招数二:改写 张同学是北京某重点文科类院校的大四毕业生。她躲避“论文测谎仪”的方法听起来有些笨，但却很“实用”，那就是——改写。“不是论文不能抄，要看你会抄不会抄！”张同学把这句话当作至理名言。 张同学面前摆了厚厚一摞参考资料，每本书都做了很多标注。“东拼西凑其实并没有过时，关键在于要仔细，不能露出马脚。首先在不同的资料当中找到我需要的东西，然后把每句话变变句式，换换说法，加一些解释性的扩充，略作增删，最后把这些部分组织到一起，论文就大功告成了。虽然繁琐一点，但是最

大数据采集技术和预处理技术

现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。

论文 结果报告的格式规范

心理学论文统计结果报告的格式范例 由于在阅读学生的毕业论文时，经常发现在统计结果的报告格式上不太规范，而且容易出现报告的内容不完整或多于冗余的情况。因此我把目前学术界常用的统计结果报告的格式做了一些整理，并给出示例，供大家参考。强调一点：所有的差异检验（如t检验、方差分析）都必须在表格中具体给出各种条件的平均值、标准差、样本量；如果是卡方检验，应给出具体的频次。 苏文亮 2010-5-16 一、常用的统计学符号 总的样本容量为N ，子样本容量为n，平均数为M，标准差为SD t检验为t，F检验为F，卡方检验为χ2，相关系数为r，显著性为p。 以上除希腊字母（如β，χ2）外，其它符号均为斜体。 二、常用的统计表格形式 表格应注意使用规范的三线表。如果表格中的数字很少，则建议不用表格，而用文字表述。另外，注意每个表格都要有序号和标题。 1、描述性统计 以下两个表格最常用于介绍所研究被试的基本信息，特别是在人口统计学变量上的分布情况。

如果要报告平均值和标准差，一般有两种表达方式，一种是把标准差标注在括号内，一种是通过加减号来表示。无论何种形式，都需要在表格的标题中注明其含义。参见如下两个表格形式。另外，每种条件一般都要注明样本量n的大小（如表2所示）。 2、t检验 对于推论统计（如t检验、方差分析、卡方检验）的结果，有几项是必须要

报告的：平均值、标准差、样本量（或自由度）、统计值、显著性水平。如果想做得更好的话，建议进一步给出效应量d值。 以下两个表格是t检验的结果报告表格示例。其区别在于显著性水平的不同报告方式，一种是直接给出p值，另外一种是用星号来表示显著性水平（需在表格下方注明其含义）。 这两个表格的例子中，是多个统计结果的一种合并（比较简洁明了），适用于比较相同自变量下不同因变量的差异，或者不同自变量下相同因变量的差异。 3、方差分析 单因素方差分析（ANOV A）的结果呈现方式与t检验类似。 如果差异显著的，还应该进一步做事后检验（Post Hoc）。

大数据处理技术研究(DOC 24页)

大数据处理技术研究(DOC 24页)

郑州轻工业学院 课程设计说明书 题目：大数据处理技术研究 姓名：王超田启森 院（系）：计算机与通信工程 专业班级：计算机科学与技术 学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一 成绩： 时间：2013年6月26 日至2013 年 6 月27日

目录

图一 3. 大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如图二; 图二 4. 大数据技术的发展： 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。如图三所示：

图三 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。 云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。 全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。 而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的

论文相似性检测范例-万方查重

论文相似性检测报告 论文相似性检测报告 报告编号：cdb5a5cf-0175-4813-99fa-9fd8011e9ca0 检测日期：2012年01月14日 检测范围：中国学术期刊数据库（CSPD）、中国学位论文全文数据库（CDDB）、中国学术会议论文数据库（CCPD）、中国学术网页数据库（CSWD） 检测结果： 一、总体结论 总相似比：9.33% (参考文献相似比：0.00%，排除参考文献相似比：9.33%) 二、相似片段分布 注：绿色区域为参考文献相似部分，红色区域为其它论文相似部分。 三、相似论文作者（共12个） 点击查看全部相似论文作者 四、典型相似论文（共49篇） 序号相似比相似论文标题参考文献论文类型作者来源发表时间 1 2.67%星级酒店知识型员工激励研究学位论文李媛媛兰州大学2010 2 1.78%基于国际旅游岛建设背景的海南旅游营销策略研究期刊论文尹正江新东方2010 3 1.11%北京市星级酒店员工流失现状及对策研究学位论文费照伟北京交通大学2009 40.67%海南发展度假旅游的SWOT分析与战略构思期刊论文尹正江特区经济2010

论文相似性检测报告 序号相似比相似论文标题参考文献论文类型作者来源发表时间 50.67%论酒店员工流失原因及其对策期刊论文倪志玉商情2009 60.67%上海外资酒店核心员工离职探析学位论文倪颖上海财经大学2009 70.67%酒店员工流失及人力资源管理开发学位论文李从欣天津大学2005 80.44%高校师资培训绩效的经济分析学位论文金玉山东大学2008 90.44%知识型员工的薪酬激励研究——以上海市ANO公司为例学位论文王迎辉南京农业大学2010 100.44%西安IT企业员工激励因素实证研究学位论文杜广宣西安工业大学2007 110.44%我国管理咨询业咨询顾问的薪酬设计与激励研究学位论文熊欣江西财经大学2008 120.44%企业知识型员工的激励策略研究期刊论文高新芝甘肃广播电视大学学报2007 130.44%广东省金融人才引进和培养策略研究学位论文陈莹广东工业大学2007 140.44%基于委托代理理论的高新技术企业知识型员工的激励机制研究学位论文尤吴晶西安电子科技大学2011 150.44%基于博弈论的高新技术中小企业绩效管理与激励机制研究学位论文赵峰北方工业大学2008 点击查看全部相似论文 五、相似论文片段（共16个）

大数据处理常用技术有哪些

大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

论文中期检查报告模板

论文中期检查报告模板 毕业论文中期报告（一） 本论文首先对会计环境的研究理论及现状进行阐述。然后透过对文献及会计环境的研究现状进行分析，微观到宏观，由点及面，反复论证.在论文的最后，结合其现阶段的发展状况，提出若干政策性推荐。 开题以来所做的具体工作和取得的进展或成果 1.收集和整理资料，参阅部分收集到的资料，对论文命题有了初步的认识。 2.完成开题报告，并透过指导老师和论文开题答辩小组审查。 3.查找与阅读论文相关的适宜的英文文献，对其进行翻译并完成。 4.寻找实习单位，进行为期一个月的实习，实习资料涉及社会实践和与论文相关的实地研究。 5.实习期间写下实习周记。 6.透过文献研究和实践研究，对论文命题有了较为全面的理解后，结合前人的研究成果，完成论文初稿的撰写存在的主要问题及解决办法 到目前为止，在论文的写作中主要有以下几个问题： 1.对论文所涉及的知识认识得不够深刻，所以对命题的探讨但是深入。 2.研究中引入的数据不够，对相关问题的支撑程度不足。 3.论文的各部分之间的衔接不够强，有的地方缺少逻辑。 导致上述问题主要有两个原因 一是撰写不够严密。 二是是研究不够深入， 针对这两个原因，解决方法有： 1.对论文所涉及的知识以及前人的研究成果理解程度需要更加深刻，在这个基础上才能得到有深度的结论。 2.需要对已完成的资料进行多次审阅，从资料、结构及用语等方面给予调整。 3.对于写作过程中遇到的具体难题要多向指导老师请求援助。 下一步的主要研究任务、具体设想与安排

在往后的论文写作中主要研究任务是在已完成的基础上给予完善，具体的方法是参阅更多的相关研究文章，尤其是研究较为完整系统的书籍，深度提取其成果，结合本文的研究方向与思路来引用，其中具体资料包括会计环境研究时遇到的问题的解决对策的问题。针对此问题，需要更加具体的探索。另外，论文的进度方面，在初稿基础上进行修改，争取在六月初完成论文终稿。 毕业论文中期报告（二） 毕业论文中期检查报告 自从xxxx年xx月开始毕业论文选题以来，截止到xxxx年x月，我主要完成了以下工作： 一、认真做好毕业设计的前期准备工作 1．透过检索文献，阅读了超多参考文献，撰写了文献综述； 2．透过阅读和比较文献综述后我找到了适宜的测试方法，并在导师聂翔老师的引导下找到了毕设的切入点； 3．再次搜索了相关文献资料，与导师不断探讨，确定了论文方向； 4．准备开题论证报告，并得到了老师们的初步肯定，并根据意见和推荐再次修改了开题报告，完成了最终的开题报告，并透过了审核； 5.透过研究与分析，需要选取适宜的驻波比测量方法，并以选定了几种方法； 6.透过多次与老师的商量，确定了毕设的测试方法； 驻波测量线法： 当电磁波能量传输到屏蔽材料表面时，由于阻抗失配造成部分能量反射，剩余能量透过屏蔽材料样品继续向右侧传输。设入射功率为Pi，反射功率为Pr，透过材料之后的传输功率为Pt，根据传输线理论得： P吸=Pi-Pt-Pr=Pi(1-︱Γ︳2)-Pt 吸波特性：L吸=Pi-P吸(dB) 屏蔽效能：SE=Pi-Pt(dB)实际测试系统如下图所示，测试步骤如下。 （1）驻波测量线终端接匹配负载，接通信号源电源，调整测量线系统； （2）去掉匹配负载，换接功率计，测量信号源输出功率Pi； （3）将材料样品插入驻波测量线和功率计之间，从功率计上读取此时的功率读数，即Pt;

如何降低论文相似度

关于知网学位论文检测系统的说明 常见的修改方法总结： 1.替换关键字 2.打乱句子结构 3.改写标红的句子 4.不要删除标红的句子 5.不要改变标红段落总字数 6.关键字用同义替换 一、本检测帮助您顺利通过学校检测 感谢您使用知网的学位论文检测系统VIP版本检测自己的学 位论文，本检测系统和学校一样，都是上传到知网的服务器检测，所以只要您给我的论文和给学校的一样（包括文件形式、目录大纲级别等），检测结果就一样。 二、检测报告解读 1、首先看总-xx% 的截图文件，学位论文检测系统是整篇上传，如果没有这个文件肯定不是学位论文检测系统检测的。 （1）截图上面有VIP（或TMLC）的标志，说明是用VIP版本检测的。 （2）上部左侧有文章及作者信息，还有总文字复制比和总重合字数。大部分学校基本只看总文字复制比这个指标，具体要求各个学校不同，一般5%-30%。 （3）上部中间偏是参考文献字数，系统会自动识别文章末尾的参考文献，如能识别就会单独放在这里，不参与检测。 （4）截图下部是各段落的抄袭比例，系统会识别文章的大纲目录，如果能被正确识别就会按照章节进行分段，否则会自动分段。

（5）总文字复制比由各段落复制比加权平均得来。 2、然后看文本复制检测报告单，这个是系统自动导出的检测报告，并非手工拼凑。 （1）最上部是文章及作者信息，总复制比以及比对库范围等内容。 （2）然后是文章及段落抄袭率概要，此部分对应总截图文件。 （3）接着就是各段落的详细检测报告，包括被抄袭文献的信息，并且系统识别出来的抄袭的文字会被标红处理，您只要修改红字就可以了。 三、修改建议 1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。 2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。 3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。 4、针对标红文字的修改方式除了3中提到的外，还有改词、换句、改变描述方式（变原句为倒装句、被动句、主动句等）、打乱段落顺序、删除关键词汇、关键句等。经过实践证明，使用以上方法结合，可有效降低复制比，保证顺利通过。 例如下句：过热故障中的过热与变压器正常运行下的发热是有区别的，正常运行时的其发热源来自于绕组和铁芯，即铜损和铁损，而变压器过热故障是由于受到有效热应力而造成的绝缘加速劣化，它具有中等水平的能量密度。 几乎被标红，说明与相似文献存在重合和高度相似，经过以上方式结合，本句可改为：

如何查论文相似度

如何查论文相似度, 抄袭率 目前，高校对于硕博士论文,需要通过抄袭检测系统的检测才能算过关。对本科生来说，大部分学校也采取抽查的方式对本科论文进行检测。 抄袭过多，一经查出超过20%,后果严重。轻者延期毕业，重者取消学位。尼玛辛辛苦苦读个大学，学位报销了多不爽。 但是，软件毕竟是人工设置的一种机制，里面内嵌了检测算法，我们只要摸清其中的机理，通过简单的修改，就能成功通过检测。 本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分，供大家参考。 论文抄袭检测算法： 1.论文的段落与格式 论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。 2.数据库 论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字，也没被查出来。就能看出，这个方法还是有效果的。 3.章节变换 很多同学改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。 4.标注参考文献 参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单，我们的论文中加了参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。 5.字数匹配 论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。 论文抄袭修改方法： 首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词； 其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。 通过上述方法，能有效降低抄袭率。 下面举几个例子，大家可以参考下： 例句A： 本文以设备利用率最大化为目标函数,采用整数编码与实数编码相结合的遗传算法,研究了H FS的构建问题。本文提出的染色体编码方法及相应的遗传操作方法可实现研究对象的全局随机寻优。通过对car系列标准算例的研究,显示了本文提出方法具有较高的计算重复性和计算效率。 修改A：