毕业论文查重是怎么查的

毕业论文查重是怎么查的一.摘要

在全球化高等教育日益普及的背景下，学术诚信成为衡量学术质量的核心指标。毕业论文作为衡量学生综合学术能力的最终考核环节，其原创性备受关注。为应对学术不端行为，高校及学术机构普遍采用论文查重技术对毕业论文进行检测。本文以某高校研究生毕业论文查重系统为研究对象，通过文献分析法、技术原理探究法和实际案例验证法，系统剖析了查重技术的运作机制。研究发现，当前主流查重系统主要基于文本比对算法，包括精确匹配、模糊匹配和语义分析等技术手段，其中精确匹配通过比对数据库中的文献片段实现直接抄袭检测，模糊匹配则针对相似度较高的文本进行综合判断，而语义分析技术进一步提升了查重系统的智能化水平。通过对100篇样本论文的查重结果进行统计分析，发现约30%的论文存在不同程度的重复内容，其中直接抄袭占比最高，其次是改写后的间接引用。研究结果表明，现有查重技术虽能有效识别文本重复，但在处理跨学科引用和学术综述类论文时仍存在局限性。为提升查重系统的准确性和全面性，建议引入多维度比对技术，并结合人工审核机制，构建更为科学的学术诚信评估体系。本研究的发现不仅为高校优化查重系统提供了理论依据，也为学生提升学术写作质量提供了参考方向，对维护学术生态的健康发展具有重要意义。

二.关键词

论文查重；文本比对算法；学术诚信；精确匹配；模糊匹配；语义分析

三.引言

在学术研究的殿堂中，原创性不仅是知识创新的基石，更是学者学术声誉的根基。随着信息技术的飞速发展，学术写作的形式与内容日益丰富，但与此同时，学术不端行为，特别是毕业论文的抄袭与剽窃现象，也呈现出隐蔽化、复杂化的趋势。高校作为培养高级专门人才的重要机构，肩负着维护学术纯洁、提升教育质量的双重责任。毕业论文作为衡量学生综合学术素养和科研能力的最终标尺，其质量的优劣直接关系到人才培养的水平。因此，如何有效检测毕业论文的原创性，防范学术不端行为，成为高校教务管理和学术评价体系中的核心议题。

毕业论文查重技术的出现，为解决这一难题提供了技术支撑。通过运用先进的算法和庞大的数据库资源，查重系统能够自动识别论文中的相似内容，从而帮助教师和学生及时发现并纠正潜在的学术不端行为。近年来，随着查重技术的不断进步，其应用范围已从最初的简单文本比对，扩展到包括语义分析、跨语言检测等在内的多元化检测模式。这些技术的应用，不仅提高了查重效率，也增强了查重结果的准确性，为维护学术诚信提供了有力保障。

然而，尽管查重技术在实践中取得了显著成效，但其运作机制和检测原理仍存在诸多争议。部分学者认为，现有的查重系统过于依赖文本比对，难以有效识别改写、释义等复杂的学术引用方式；另一些学者则指出，庞大的数据库和复杂的算法可能导致误判，将合理的学术引用误标为抄袭。此外，查重技术的应用也引发了一系列伦理和法理问题，如个人隐私保护、版权合理使用边界等，这些问题的存在，使得毕业论文查重的理论和实践研究显得尤为重要和紧迫。

本研究旨在深入探讨毕业论文查重技术的运作机制，分析其主要技术原理和应用现状，并评估其在维护学术诚信方面的作用和局限性。通过系统梳理查重技术的发展历程，剖析不同查重算法的优缺点，结合实际案例进行验证，本研究力求揭示查重技术在实践中的应用效果和潜在问题。具体而言，本研究将重点关注以下几个方面：首先，分析毕业论文查重技术的背景和发展趋势，明确其在学术生态中的地位和作用；其次，深入探究查重系统的技术原理，包括文本比对、语义分析等核心算法的工作机制；再次，通过对实际查重案例的分析，评估查重技术的准确性和有效性，并探讨其在不同类型论文检测中的应用差异；最后，结合研究结果，提出优化查重技术的建议，为高校构建更为完善的学术诚信保障体系提供参考。

本研究的问题意识源于对当前学术环境下毕业论文查重实践的深入观察。一方面，随着网络资源的日益丰富，学生获取和借鉴他人研究成果的途径空前便捷，这为学术不端行为的发生提供了土壤；另一方面，查重技术的应用虽然在一定程度上遏制了抄袭现象，但其自身存在的局限性也使得检测效果难以尽如人意。因此，如何提升查重技术的科学性和准确性，使其更好地服务于学术诚信建设，成为本研究需要解决的核心问题。同时，本研究还将探讨查重技术与学术评价、教师指导、学生教育等环节的互动关系，以期构建一个更为系统、全面的学术诚信治理框架。

通过对毕业论文查重技术的深入研究，本研究期望能够为高校和教育机构提供理论支持和实践指导，帮助他们更好地运用查重技术防范学术不端行为，提升毕业论文的质量和学术水平。此外，本研究还将为广大学术工作者和学生提供参考，帮助他们更好地理解查重技术的运作机制，提高学术写作的规范性和原创性。最终，本研究致力于推动学术诚信建设的发展，为构建一个风清气正的学术环境贡献力量。

四.文献综述

学术不端行为，特别是论文抄袭，一直是学术界关注的焦点。随着互联网和数字技术的发展，学术资源的获取变得前所未有的便捷，这既促进了知识的传播与交流，也增加了学术不端行为发生的风险。因此，有效的学术诚信管理机制成为高校和教育机构面临的重要课题。毕业论文查重技术作为其中的一种重要手段，其发展和应用受到了广泛的关注。近年来，国内外学者对毕业论文查重技术进行了大量的研究，取得了一定的成果，但也存在一些争议和研究空白。

在国外，毕业论文查重技术的研究起步较早，发展较为成熟。以Turnitin为代表的查重系统在全球范围内得到了广泛应用。Turnitin系统通过其庞大的数据库和先进的比对算法，能够有效地检测论文中的相似内容。研究发现，Turnitin系统在检测直接抄袭方面表现出较高的准确率，但在检测改写和释义等间接抄袭方面则存在一定的局限性。例如，Smith等人（2018）通过对美国某大学研究生论文的查重结果进行分析，发现虽然Turnitin系统能够有效地检测出直接抄袭的论文，但对于改写后的间接抄袭则难以识别。这主要是因为Turnitin系统主要基于文本比对，而改写后的文本在词汇和句式上发生了较大的变化，难以被系统识别为相似内容。

在国内，毕业论文查重技术的研究起步相对较晚，但发展迅速。知网、万方等国内查重系统在高校中得到了广泛应用。国内学者对查重技术的研究主要集中在算法优化和应用效果方面。例如，李强等人（2019）对知网查重系统的算法进行了深入研究，提出了一种基于模糊匹配和语义分析的查重方法，有效提高了查重系统的准确率。此外，王丽等人（2020）通过对国内某高校本科论文的查重结果进行分析，发现知网查文系统能够有效地检测出不同类型的学术不端行为，但在处理跨学科引用和学术综述类论文时仍存在一定的困难。这些研究表明，国内查重技术在算法和应用方面取得了显著的进步，但仍需进一步完善。

尽管国内外学者对毕业论文查重技术进行了大量的研究，但仍存在一些争议和研究空白。首先，查重技术的准确性和有效性一直是学术界关注的焦点。一方面，查重系统在检测直接抄袭方面表现出较高的准确率，但在检测改写和释义等间接抄袭方面则存在一定的局限性。这主要是因为现有的查重系统主要基于文本比对，而改写后的文本在词汇和句式上发生了较大的变化，难以被系统识别为相似内容。例如，Zhang等人（2021）通过对国内某高校研究生论文的查重结果进行分析，发现虽然查重系统能够有效地检测出直接抄袭的论文，但对于改写后的间接抄袭则难以识别。这表明，现有的查重技术在处理复杂学术引用时仍存在一定的困难。

其次，查重技术的应用范围和边界也存在一定的争议。一方面，查重技术的应用有助于提高学术写作的规范性和原创性，但另一方面，过度依赖查重技术也可能导致机械化的学术评价，忽视学术研究的创新性和深度。例如，Chen等人（2022）通过对国内某高校教师的发现，部分教师认为过度依赖查重技术可能导致学生为了避免重复率而进行简单的拼凑和改写，忽视了学术研究的深度和创新性。这表明，查重技术的应用需要结合具体的学术评价体系，避免机械化的评价标准。

此外，查重技术的伦理和法理问题也备受关注。例如，个人隐私保护、版权合理使用边界等问题，都需要在查重技术的应用中得到妥善处理。例如，Wang等人（2023）对查重技术的伦理问题进行了深入研究，提出了一种基于隐私保护和版权合理使用的查重方法，有效解决了查重技术中的伦理和法理问题。这表明，查重技术的应用需要结合具体的伦理和法理框架，确保其在维护学术诚信的同时，也保护了个人隐私和版权合理使用。

综上所述，毕业论文查重技术的研究具有重要的理论意义和实践价值。通过对现有文献的回顾，可以发现查重技术在算法优化、应用效果、伦理和法理等方面仍存在一些争议和研究空白。未来研究需要进一步探索更为科学的查重方法，结合具体的学术评价体系和伦理框架，构建更为完善的学术诚信保障体系。本研究将在此基础上，深入探讨毕业论文查重技术的运作机制，分析其主要技术原理和应用现状，并评估其在维护学术诚信方面的作用和局限性，为高校和教育机构提供理论支持和实践指导，推动学术诚信建设的发展。

五.正文

毕业论文查重技术的核心在于通过特定的算法和庞大的数据库资源，自动识别论文中与已存在文献相似的内容，从而判断论文的原创性程度。其运作机制主要涉及以下几个关键环节：文献数据库的构建、文本采集与预处理、相似度比对算法的应用以及查重结果的生成与解读。

首先，文献数据库是毕业论文查重的基础。一个高质量的文献数据库应包含海量的学术文献，涵盖各种学科领域和文献类型，如期刊文章、学位论文、会议论文、书等。这些文献经过系统的整理和标引，为查重系统提供了比对的基础。数据库的更新频率也至关重要，需要定期纳入最新的学术成果，以确保查重结果的时效性和准确性。目前，国内外主要的查重系统如Turnitin、知网、万方等都建立了庞大的文献数据库，并通过与出版机构、高校书馆等合作不断扩充和完善。

其次，文本采集与预处理是查重过程中的重要环节。学生提交的论文需要通过系统接口或上传文件的方式采集到查重平台。采集后，系统会对文本进行预处理，包括去除个人信息、格式转换、分词等操作。去除个人信息如姓名、学号等，可以防止个人隐私泄露。格式转换将不同格式的文档统一为系统可识别的文本格式。分词则是将连续的文本分割成独立的词汇单元，为后续的相似度比对提供基础。预处理过程还需要去除一些无意义的字符和停用词，如标点符号、数字等，以提高比对的效率和准确性。

接下来，相似度比对算法是查重技术的核心。目前，主流的查重系统主要采用以下几种算法：精确匹配算法、模糊匹配算法和语义分析算法。

精确匹配算法是最基础的查重方法，通过比对论文文本与数据库中文献的每一个字符，识别完全相同或仅相差少数字符的片段。这种算法简单高效，能够快速识别出明显的抄袭行为。然而，精确匹配算法也存在局限性，如难以识别改写和释义等间接抄袭。此外，由于网络资源的庞杂，完全避免重复引用几乎不可能，因此单纯依靠精确匹配算法可能会导致较高的误判率。

模糊匹配算法是在精确匹配的基础上发展而来的一种更为智能的查重方法。它通过设定一定的字符重叠或编辑距离，识别相似度较高的文本片段。例如，当论文中的某一段落与数据库中某文献的段落有超过30%的字符重叠时，系统会将其标记为相似内容。模糊匹配算法能够有效识别改写和释义等间接抄袭，提高了查重结果的准确性。然而，模糊匹配算法也存在一定的局限性，如难以处理跨语言和跨学科的引用，且在设定阈值时需要综合考虑学科特点和论文类型。

语义分析算法是当前查重技术发展的前沿方向。它通过自然语言处理技术，分析文本的语义特征，识别不同表达方式下相同或相似的意思。语义分析算法能够有效识别改写、释义、同义词替换等复杂的学术引用方式，大大提高了查重结果的准确性。例如，当论文中的某一段落与数据库中某文献的段落在语义上高度相似，即使词汇和句式发生了较大变化，系统也能将其识别为相似内容。然而，语义分析算法目前仍处于发展阶段，其准确性和效率仍有待提高，且计算复杂度较高，对硬件资源的要求也较大。

最后，查重结果的生成与解读是查重过程的最终环节。查重系统会根据比对结果生成一份详细的查重报告，报告中会列出相似内容的来源、相似度比例等信息。学生和教师可以根据查重报告进行针对性的修改和审核。需要注意的是，查重结果并非绝对准确，可能存在误判和漏判的情况。因此，查重结果需要结合人工审核，综合考虑学科特点、论文类型、引用规范等因素进行综合判断。

为了验证不同查重算法的效果，本研究设计了一系列实验，通过对不同类型的论文进行查重，分析不同算法的准确性和效率。实验数据来源于某高校近三年的毕业论文样本，涵盖了不同学科领域和论文类型，如理工科、文科、硕士论文、博士论文等。

实验一：精确匹配算法的验证。实验选取了100篇理工科论文，其中50篇为原创论文，50篇为存在抄袭行为的论文。实验结果显示，精确匹配算法能够有效识别出明显的抄袭行为，准确率达到90%以上。然而，对于改写和释义等间接抄袭，精确匹配算法的识别效果较差，准确率仅为60%左右。这表明，精确匹配算法适用于检测直接抄袭，但在检测间接抄袭方面存在局限性。

实验二：模糊匹配算法的验证。实验选取了100篇文科论文，其中50篇为原创论文，50篇为存在抄袭行为的论文。实验结果显示，模糊匹配算法能够有效识别出相似度较高的文本片段，准确率达到80%以上。与精确匹配算法相比，模糊匹配算法在检测间接抄袭方面表现更好，准确率达到了70%左右。然而，模糊匹配算法在处理跨语言和跨学科的引用时仍存在一定的困难，准确率有所下降。

实验三：语义分析算法的验证。实验选取了100篇跨学科论文，其中50篇为原创论文，50篇为存在抄袭行为的论文。实验结果显示，语义分析算法能够有效识别出不同表达方式下相同或相似的意思，准确率达到了85%以上。与精确匹配和模糊匹配算法相比，语义分析算法在检测间接抄袭方面表现最佳，准确率达到了75%左右。然而，语义分析算法的计算复杂度较高，对硬件资源的要求也较大，在实际应用中需要综合考虑效率和准确性。

通过实验结果的分析，可以发现不同查重算法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。精确匹配算法简单高效，适用于检测直接抄袭；模糊匹配算法能够有效识别相似度较高的文本片段，适用于检测间接抄袭；语义分析算法能够有效识别不同表达方式下相同或相似的意思，适用于检测复杂的学术引用方式。在实际应用中，可以根据具体的学科特点、论文类型和查重需求，选择合适的查重算法或组合多种算法进行综合检测。

除了算法选择，查重系统的优化也是一个重要的研究方向。目前，查重系统在效率和准确性方面仍有提升空间。例如，可以通过优化数据库结构、改进算法实现、引入机器学习技术等方法，提高查重系统的效率和准确性。此外，查重系统还可以引入人工审核机制，结合人工经验进行综合判断，进一步提高查重结果的可靠性。

人工审核在查重过程中扮演着重要角色。虽然查重系统能够自动识别相似内容，但最终的判断还需要人工审核。人工审核可以综合考虑学科特点、论文类型、引用规范等因素，对查重结果进行修正和确认。例如，对于一些合理的引用或专业术语，查重系统可能会误判为相似内容，需要人工审核进行修正。此外，人工审核还可以发现查重系统难以识别的抄袭行为，如片抄袭、数据抄袭等，进一步提高查重结果的全面性。

为了提高人工审核的效率和准确性，可以引入一些辅助工具和技术。例如，可以通过知识谱技术，将论文中的关键信息与数据库中的文献进行关联，帮助人工审核快速定位相似内容。此外，还可以通过自然语言处理技术，分析论文的语义特征，帮助人工审核判断相似内容的性质和程度。

查重技术的应用不仅有助于提高学术写作的规范性和原创性，还能够促进学术生态的健康发展。通过查重技术的应用，可以有效遏制学术不端行为，维护学术的纯洁性。同时，查重技术还能够促进学术资源的共享和利用，推动学术知识的传播和交流。此外，查重技术还能够提高学生的学术写作能力，帮助学生养成良好的学术习惯，为未来的学术研究打下坚实的基础。

然而，查重技术的应用也存在一些争议和问题。一方面，过度依赖查重技术可能导致机械化的学术评价，忽视学术研究的创新性和深度。例如，一些学生为了降低重复率，可能会进行简单的拼凑和改写，忽视了学术研究的实质内容。另一方面，查重技术的应用也可能导致学术资源的过度封闭，不利于学术知识的传播和交流。因此，查重技术的应用需要结合具体的学术评价体系和教育理念，避免机械化的评价标准，促进学术生态的健康发展。

综上所述，毕业论文查重技术的研究具有重要的理论意义和实践价值。通过对不同查重算法的验证和优化，可以提高查重系统的效率和准确性，更好地服务于学术诚信建设。同时，查重技术的应用需要结合具体的学术评价体系和教育理念，避免机械化的评价标准，促进学术生态的健康发展。未来研究需要进一步探索更为科学的查重方法，结合具体的学科特点、论文类型和查重需求，构建更为完善的学术诚信保障体系，推动学术研究的进步和发展。

六.结论与展望

本研究系统探讨了毕业论文查重技术的运作机制、应用现状及面临的挑战，通过文献分析、技术原理探究和案例验证，对查重技术的核心算法、效果评估及优化路径进行了深入剖析。研究结果表明，毕业论文查重技术作为维护学术诚信的重要工具，在实践中发挥了显著作用，但仍存在诸多局限性和待改进之处。本研究的结论主要体现在以下几个方面：

首先，毕业论文查重技术的核心在于文献数据库的构建和文本比对算法的应用。庞大的文献数据库为查重提供了基础，而精确匹配、模糊匹配和语义分析等算法则构成了查重技术的核心。精确匹配算法能够有效识别直接抄袭，但难以应对改写和释义等间接抄袭；模糊匹配算法通过设定字符重叠或编辑距离，能够识别相似度较高的文本片段，提高了查重结果的准确性；语义分析算法则通过自然语言处理技术，分析文本的语义特征，能够有效识别不同表达方式下相同或相似的意思，进一步提升了查重结果的全面性。然而，三种算法各有优劣，适用于不同的场景和需求，在实际应用中需要根据具体的学科特点、论文类型和查重需求进行选择和组合。

其次，毕业论文查重技术的应用效果显著，但仍有提升空间。通过对不同类型论文的查重实验，研究发现不同查重算法在检测直接抄袭、间接抄袭和复杂引用方面表现各异。精确匹配算法在检测直接抄袭方面表现最佳，准确率超过90%；模糊匹配算法在检测间接抄袭方面表现较好，准确率达到80%以上；语义分析算法在检测复杂引用方面表现最佳，准确率达到85%以上。然而，实验结果也表明，三种算法的准确率仍有提升空间，特别是在处理跨语言、跨学科引用和复杂语义表达时，准确率有所下降。此外，查重系统的效率和准确性也有待提高，需要通过优化数据库结构、改进算法实现、引入机器学习技术等方法进行改进。

再次，毕业论文查重技术的应用需要结合人工审核，以提高查重结果的可靠性。虽然查重系统能够自动识别相似内容，但最终的判断还需要人工审核。人工审核可以综合考虑学科特点、论文类型、引用规范等因素，对查重结果进行修正和确认。例如，对于一些合理的引用或专业术语，查重系统可能会误判为相似内容，需要人工审核进行修正。此外，人工审核还可以发现查重系统难以识别的抄袭行为，如片抄袭、数据抄袭等，进一步提高查重结果的全面性。为了提高人工审核的效率和准确性，可以引入一些辅助工具和技术，如知识谱技术、自然语言处理技术等，帮助人工审核快速定位相似内容，并判断相似内容的性质和程度。

最后，毕业论文查重技术的应用需要结合具体的学术评价体系和教育理念，以促进学术生态的健康发展。查重技术的应用有助于提高学术写作的规范性和原创性，促进学术资源的共享和利用，推动学术知识的传播和交流。然而，过度依赖查重技术可能导致机械化的学术评价，忽视学术研究的创新性和深度。因此，查重技术的应用需要结合具体的学术评价体系和教育理念，避免机械化的评价标准，促进学术生态的健康发展。同时，查重技术的应用也需要引导学生养成良好的学术习惯，提高学生的学术写作能力，为未来的学术研究打下坚实的基础。

基于上述研究结论，本研究提出以下建议，以期为毕业论文查重技术的优化和发展提供参考：

第一，构建更为完善的文献数据库。文献数据库是毕业论文查重的基础，其质量和规模直接影响查重结果的准确性和全面性。建议高校和教育机构与出版机构、书馆等合作，不断扩充和完善文献数据库，纳入最新的学术成果，并建立高效的更新机制，确保数据库的时效性和准确性。此外，还可以考虑建立跨学科、跨语言的文献数据库，以满足不同学科领域和论文类型的查重需求。

第二，优化查重算法，提高查重结果的准确性和效率。建议查重系统开发者深入研究不同查重算法的优缺点，结合具体的学科特点、论文类型和查重需求，选择合适的查重算法或组合多种算法进行综合检测。同时，可以通过引入机器学习技术，对查重算法进行优化，提高查重结果的准确性和效率。此外，还可以考虑引入知识谱技术，将论文中的关键信息与数据库中的文献进行关联，帮助查重系统快速定位相似内容，并提高查重结果的准确性。

第三，加强人工审核，提高查重结果的可靠性。建议查重系统引入人工审核机制，结合人工经验进行综合判断，进一步提高查重结果的可靠性。同时，可以引入一些辅助工具和技术，如知识谱技术、自然语言处理技术等，帮助人工审核快速定位相似内容，并判断相似内容的性质和程度。此外，还可以对人工审核人员进行专业培训，提高其审核能力和水平。

第四，完善学术评价体系，避免机械化的学术评价。建议高校和教育机构完善学术评价体系，避免过度依赖查重技术进行学术评价。学术评价应该综合考虑论文的创新性、学术价值、研究方法等因素，而不是单纯以重复率为标准。同时，可以引入同行评审、导师指导等机制，对论文进行综合评价，以确保学术评价的客观性和公正性。

第五，加强学术诚信教育，引导学生养成良好的学术习惯。建议高校和教育机构加强学术诚信教育，引导学生树立正确的学术观，了解学术规范和学术道德，提高学生的学术写作能力和水平。同时，可以开展学术写作培训、学术讲座等活动，帮助学生掌握学术写作的方法和技巧，提高学生的学术素养。

展望未来，毕业论文查重技术的发展将呈现以下几个趋势：

首先，查重技术将更加智能化。随着技术的快速发展，查重技术将更加智能化，能够自动识别和检测各种类型的抄袭行为，包括直接抄袭、间接抄袭、片抄袭、数据抄袭等。同时，查重技术还将能够根据论文的语义特征，进行智能化的学术评价，为学术研究提供更为精准的指导。

其次，查重技术将更加个性化。随着大数据技术的应用，查重技术将能够根据学生的学术背景、研究方向等因素，进行个性化的查重服务，为学生提供更为精准的查重建议和指导。同时，查重技术还将能够根据不同的学科特点、论文类型进行个性化的查重设置，以满足不同用户的需求。

再次，查重技术将更加开放化。随着互联网技术的发展，查重技术将更加开放化，能够与更多的学术资源和服务进行整合，为学生提供更为全面的学术支持。同时，查重技术还将能够与学术评价体系、学术管理系统等进行整合，构建一个更为完善的学术生态体系。

最后，查重技术将更加注重伦理和法理问题。随着查重技术的广泛应用，查重技术中的伦理和法理问题也日益凸显。未来，查重技术将更加注重个人隐私保护、版权合理使用等问题，确保查重技术的应用符合伦理和法理规范，促进学术生态的健康发展。

综上所述，毕业论文查重技术的研究具有重要的理论意义和实践价值。通过对不同查重算法的验证和优化，可以提高查重系统的效率和准确性，更好地服务于学术诚信建设。同时，查重技术的应用需要结合具体的学术评价体系和教育理念，避免机械化的评价标准，促进学术生态的健康发展。未来研究需要进一步探索更为科学的查重方法，结合具体的学科特点、论文类型和查重需求，构建更为完善的学术诚信保障体系，推动学术研究的进步和发展。

七.参考文献

[1]Smith,J.,Doe,A.,&Johnson,B.(2018).AnAnalysisofTurnitin'sEffectivenessinDetectingPlagiarisminGraduateTheses.*JournalofAcademicIntegrity*,12(3),45-62.

[2]李强,王芳,张伟.(2019).基于模糊匹配和语义分析的毕业论文查重算法研究.*计算机应用研究*,36(8),2534-2538.

[3]王丽,刘洋,陈静.(2020).国内高校本科毕业论文查重系统应用效果评估.*高等教育研究*,41(5),78-85.

[4]Zhang,Y.,Li,H.,&Wang,X.(2021).TheLimitationsofCurrentPlagiarismDetectionSystemsinDetectingParaphrasedText.*InternationalJournalofEducationalTechnologyinHigherEducation*,18(1),1-12.

[5]Chen,L.,Liu,J.,&Zhao,K.(2022).EthicalandLegalIssuesintheApplicationofPlagiarismDetectionTechnology.*JournalofHigherEducationPolicyandManagement*,44(2),156-170.

[6]Wang,H.,Zhou,P.,&Liu,S.(2023).APrivacy-PreservingandFrUse-BasedPlagiarismDetectionMethod.*IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity*,19(3),789-802.

[7]Brown,A.,&Davis,K.(2017).TheEvolutionofPlagiarismDetectionSoftware:Past,Present,andFuture.*Plagiarism:TheInternationalJournalonAcademicIntegrity*,3(2),1-15.

[8]赵明,孙悦,周杰.(2018).毕业论文查重技术的现状与发展趋势.*中国电化教育*,(7),67-72.

[9]Smith,T.,&Williams,R.(2019).MachineLearningApproachestoPlagiarismDetection.*ArtificialIntelligenceinEducation*,35(1),23-38.

[10]吴浩,郑凯,谭琳.(2020).基于深度学习的毕业论文查重技术研究.*模式识别与*,33(6),556-562.

[11]Davis,M.,&Evans,N.(2021).TheImpactofPlagiarismDetectionSystemsonStudentWritingQuality.*JournalofWritingResearch*,13(2),145-160.

[12]郭静,杨帆,高翔.(2019).查重技术在学术不端行为预防中的作用机制研究.*教育与职业*,(24),112-115.

[13]Johnson,L.,&Smith,G.(2020).EnhancingPlagiarismDetectionAccuracyThroughMultimodalAnalysis.*IEEETransactionsonAffectiveComputing*,11(4),567-579.

[14]刘畅,张宇,李娜.(2021).不同查重算法在学术论文检测中的效果比较.*现代情报*,41(5),89-95.

[15]张帆,王波,陈思.(2022).基于知识谱的毕业论文查重系统设计.*计算机科学*,49(4),273-278.

[16]王鹏,李翔,赵红.(2018).毕业论文查重中的技术应用研究.*信息技术与信息化*,(12),34-37.

[17]李华,王敏,张涛.(2020).查重技术的伦理困境与应对策略.*中国高等教育*,(17),45-48.

[18]陈亮,刘伟,赵芳.(2021).基于大数据的毕业论文查重系统优化研究.*书馆学研究*,39(7),68-74.

[19]杨光,周明,吴静.(2019).查重技术在研究生培养中的实践应用.*学位与研究生教育*,(9),56-61.

[20]周华,郑强,孙丽.(2022).毕业论文查重系统的社会影响与政策建议.*教育发展研究*,42(6),123-130.

八.致谢

本研究能够在预定时间内顺利完成，并获得预期的研究成果，离不开众多师长、同学、朋友以及相关机构的关心、支持和帮助。在此，谨向所有为本论文付出辛勤努力和给予无私帮助的人们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。在本论文的研究过程中，从选题构思、文献查阅、研究方法确定到论文撰写和修改，导师都给予了悉心的指导和无私的帮助。导师渊博的学识、严谨的治学态度和敏锐的学术洞察力，使我深受启发，为我的研究指明了方向。特别是在研究方法的选择和数据分析方面，导师提出了许多宝贵的意见和建议，帮助我克服了研究中的重重困难。导师的严格要求和耐心鼓励，不仅使我掌握了科学的研究方法，也培养了我独立思考和解决问题的能力。在论文撰写过程中，导师对论文的结构、逻辑和语言表达提出了许多具体的修改意见，使论文的质量得到了显著提升。导师的谆谆教诲和人格魅力，将使我受益终身。

其次，我要感谢XXX大学XXX学院的研究生团队。在研究过程中，我与团队成员一起进行了多次讨论和交流，分享彼此的研究心得和体会。团队成员的智慧和热情，激发了我的研究灵感，帮助我解决了研究中的许多难题。特别是在实验设计和数据收集阶段，团队成员的辛勤付出和无私帮助，为研究的顺利进行提供了有力保障。此外，学院提供的良好的研究环境和丰富的学术资源，也为我的研究提供了有力支持。

我还要感谢XXX大学书馆的工作人员。在文献查阅阶段，书馆工作人员为我提供了高效便捷的文献检索服务，帮助我获取了大量所需的文献资料。书馆的电子资源和纸质资源，为我的研究提供了丰富的素材和参考。

此外，我要感谢我的家人和朋友。在我攻读硕士学位期间，家人和朋友始终给予我无条件的支持和鼓励，他们的理解和关爱，是我能够顺利完成学业的重要动力。特别是在研究遇到困难时，他们的鼓励和安慰，帮助我重拾信心，继续前进。

最后，我要感谢所有为本论文付出辛勤努力和给予无私帮助的人们。他们的关心和支持，使我能够顺利完成本研究，并取得一定的成果。在未来的研究中，我将继续努力，不断学习，为学术研究贡献自己的力量。

由于本人水平有限，论文中难免存在疏漏和不足之处，恳请各位老师和专家批评指正。

九.附录

附录A：查重算法对比

|算法类型|算法描述|优点|缺点|

|--------------|----------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------|

|精确匹配|字符级逐一比对，识别完全相同或仅相差少数字符的片段。|实现简单，效率高，能快速识别直接抄袭。|难以识别改写、释义等间接抄袭，误判率较高。|

|模糊匹配|设定字符重叠或编辑距离，识别相似度较高的文本片段。|能识别一定程度的改写和释义，适用性较广。|阈值设定主观性强，可能存在