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论文相似度分析系统设计的中期报告 本报告旨在介绍论文相似度分析系统设计的中期进展情况,涵盖需求分析、系统架构设计、技术选型以及预期效果等方面。 一、需求分析 论文相似度分析系统旨在对提交的论文进行相似度分析,检测论文是否存在抄袭行为。根据用户需求,系统应具备以下功能: 1. 用户注册和登录:注册账号并登录系统后,用户可以提交论文。 2. 论文上传和预处理:用户将论文上传至系统后,系统需对论文进行预处理,包括文本分词、停用词过滤、句子向量化等操作。 3. 相似度计算:系统需对每篇论文进行相似度计算,采用TF-IDF算法、余弦相似度算法、词向量模型等方式进行计算。 4. 报告生成和展示:系统需生成检测报告,包括原文、相似文章列表、相似度、重复部分等信息,供用户查看。 二、系统架构设计 系统采用B/S架构模式,前端使用Vue.js框架进行开发,后端使用Python Flask开发。系统整体架构如下图所示:  三、技术选型 前端技术:Vue.js、Element UI 后端技术:Python、Flask 数据库:MySQL 机器学习库:scikit-learn、gensim 模型训练工具:Jupyter Notebook 云存储:阿里云OSS 四、预期效果 通过本系统的设计,期望达到以下效果: 1. 实现论文相似度计算,检测论文抄袭行为。 2. 提供可视化的检测报告,方便用户查看和判断。 3. 为学校和企业提供可靠的抄袭检测工具。
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