知網(wǎng)查重報告

1、經(jīng)過知網(wǎng)PMLC/知網(wǎng) VIP系統(tǒng)檢測后會生成4個類型的報告單（知 網(wǎng)分解系統(tǒng)僅全文標明引文&全文對照兩個報告單）：潔：最精簡的報告，包含論文總的檢測結果和相似文獻列表等;（許多院校尤其本科院校圖書館查重結果就只有簡潔版報告）去除本人已發(fā)表文獻:剔除了和作者本人已經(jīng)發(fā)表過的論文重復部 分而生成的報告單（99%以上此報告單與其他三份報告單結果一致， 因為要證明某一相似文件是自己所發(fā)表的有一定難度）全文標明引文：會將全文重復的地方進行標紅/標綠，并且有引用 文獻列表；全文對照：全文的重復內容和相似來源進行一一對照。=止土步走第一步，論文稿件已完 有的人拿來一個半成品，我是不建議的，倒不是搞不定，只

2、是不希望你浪費錢。修改完后，你又要修改，這樣的話不是很有必要哦。論文的結構和質量最重要的還是依靠你本身的結構。第二步，選擇查重軟件本來我認為這點不重要，大家都知道的事情。后來發(fā)現(xiàn)還是很多人不 知道的，連查重網(wǎng)站有哪些都不太清楚。我就來說明一下了，主要的四家查重網(wǎng)站有1知網(wǎng)2.維普3萬方4.paperpass同一個檢測軟件，前后的檢測報告都會有點差別，何況兩個不同軟 件，碰到了這種情況，我只能說，同學請重新檢測。針對不同的檢測軟件，修改的方法是不一樣的。比如用修改知網(wǎng)的方法可能在維普上就差點意思，即便是有一定降重 的經(jīng)驗的人，在維普10的面前也還需要再來一次。不過今年維普的 難度似乎有一定下降，

3、之前普遍都在10左右的重復率，今年也出現(xiàn) 了很多次的7以下的。報告漏導：&4e8b21b8e5e75a 椅測時 總趣比；6.43%點都有期情戲信宣報告湍號：戲信宣報告湍號：&4eSbe21b8e9e?9a橙測酎總相O比：6.43%點擊帶有第神歸期情為了同學的論文安全，就不貼成功的成績了。為了同學的論文安全，就不貼成功的成績了。第三步修改 這一步是關鍵中的關鍵，每個人都知道修改，但是具體如何做卻沒 有人告訴你。修改就是變換用詞，變換用語，這點大家都知道。但是修改之前也是 需要做點步驟的。1標紅啥意思？查重之后會有一個檢測報告，以知網(wǎng)為例，會告訴你每一個部分的重 復比例。你需要做的就是將論文對著檢

4、測報告進行標紅，知網(wǎng)重復的顏色有兩種，一種是紅的，一種是綠色的，也就是引用部 分。共居現(xiàn)氮寄生和其他多樣性物種間關系*H Scot）在基于前人的共生研究基礎上, 互依存，達到平衡的狀態(tài)旦生命周期不M?不儀僅是單一的生物學研究理論,其核心L 共生思娘與城市建設角結合,在共堂共居現(xiàn)彖.寄生和其他多樣性物種間關系*“ Scot）在基于前人的共生研究基礎上, 互依存，達到平衡的狀態(tài)，旦生命周期不M 亦衣是卓一的生物學研究理論，其核心i 注共生德想與城布建設相結合在共性黑色的才是不重復的字數(shù)， 這么簡單的問題為什么我還要提一下？因為真的有同學不知道修改標紅結束后先別急著修改 老胡的原則是，自己的論文只要

5、字數(shù)足夠的，能刪除則刪除， 保持語言的精煉和精準，是非常有必要的。修改的方法就太多啦，不同專業(yè)的修改方法都有點區(qū)別，但是文字性的東西是一致的。旬子修改1.針對概念和定義原文重復：“TextRank算法是一種用于文本的基于圖的排序算法。其基本思想 來源于谷歌的PageRank算法，通過把文本分割成若干組成單元（單 詞、句子）并建立圖模型，利用投票機制對文本中的重要成分進行排 序，僅利用單篇文檔本身的信息即可實現(xiàn)關鍵詞提取、文摘。和LDA、 HMM等模型不同，TextRank不需要事先對多篇文檔進行學習訓練， 因其簡潔有效而得到廣泛應用。”修改：TextRank算法是排序算法，主要作用于文本中基于

6、圖的算法。該 算法是受到谷歌的PageRank算法的啟發(fā)而來，首先是對文本進行 劃分，讓其形成多個不同的小組和單元，從而構建相應的圖模型，之 后再利用投票的原理對文本中的主要成分進行排序，提取文檔本身中 的關鍵詞。TextRank的工作機理和LDA及HMM模型并不相同，在使用過程中并不需要提前對文檔完成訓練，在具體的操作中簡單實 用，應用及其廣泛。” 重復率顯示，0。定義是最容易重復的地方。關鍵詞不能改變，而且還不能改變原意。句子的結構通常是主謂賓，其他的都是形容詞。主語和賓語不能改變， 形容詞和其他輔助性的用語都能夠作為修改的地方。通過換詞，調整 前后句子結構都能夠做到降重的目的。2.針對描

7、述性旬子原文as：“TextRank-般模型可以表示為一個有向有權圖G=(V ,E),由點集合vfflrnaEm成,e是應的子集。圖中任兩點vi,巧之 間邊的權重為wji，對于一個給定的點 , In(Vi)為指向該點的點集合，Out(Vi)為點Vi指向的點集合。點Vi的得分定義如下: 修改后:TextRank-般模型作為一個有向有權圖G=(V, E),在構成上則是點集合V和集合E,E表示的是Vx V的子集。圖中任意的兩點Vi, Vj之間邊的權重為wji ,如果是一個給定的點8 , In(Vi)則是指向點的點集合, Out(Vi)是點 Vi指向的點集合。點Vi的計算公示 如下: 這種重復，可以修改的空間不大。但是根據(jù)知網(wǎng)的特性，還是可以進 行逐字修改。針對表格知網(wǎng)的表格是查重的，計入重復率。表格重復，可以對表格內容的文字進行修改，小范圍調整。建議將表格