从63%到9%‼️论文查重怎么看重复的地方

大家好,今天来聊聊论文查重怎么看重复的地方,希望能给大家提供一点参考。

以下是针对论文重复率高的情况,提供一些修改建议和技巧:

论文查重是检测论文是否涉及抄袭的重要手段之一,通过查重系统对论文进行检测,可以快速准确地发现论文中与已有文献相似或重复的内容。那么,在查重报告中,如何看重复的地方呢?

一、论文查重怎么知道重复在哪里

首先,查看查重报告需要选择相应的数据库或服务,如学术不端文献检测或学术期刊检测等伪原创。在搜索框中输入论文标题、关键词或摘要等,选择好对应的数据库或服务后,点击“搜索”按钮即可得到检测结果。

二、论文如何查重复

在检测结果列表中,可以看到被查询论文的相关信息,例如论文题目、作者、发表时间等。同时,还可以查看该论文的相似度指标,例如重复率、相似度等。这些指标可以帮助学者了解其论文与已有文献的相似程度,进而判断论文的创新性和学术价值。

三、论文查重复率是怎么查

如果想要更详细地了解该论文的相似度和引用情况,可以点击该论文标题后的“查看详细报告”按钮。在详细报告中,可以看到该论文与已有文献相似的部分、重复句子等信息,以及该论文的参考文献情况。通过查看这些信息,可以更加深入地了解该论文的学术价值和学术影响力。

四、论文查重后怎么查看

在查重报告中,重复的地方通常以红色或橙色的字体显示。这些红色或橙色的字体表示这些内容与已有文献相似或重复。通过查看这些红色或橙色的字体,可以快速准确地找到论文中重复的地方。

五、论文怎能查重

需要注意的是,查重报告中的相似度指标和重复内容仅供参考。在撰写论文时,还需要结合实际情况进行判断和调整。此外,由于学术资源的不断更新和变化,查重结果也可能随之变化。因此,在使用查重系统时,需要综合考虑自己的需求和经济能力来选择适合自己的服务。

假设存在一个表 `merchant_score`,包含字段 `merchant_id`(商户 ID)、`adjustment_date`(调额日期)、`old_score`(旧分)、`new_score`(新分)。以下是实现需求的 SQL 示例: ```sql -- 按分区间统计旧分和新分的客量及比例 WITH score_intervals AS ( SELECT -- 定义分区间(这里以 10 分为一个区间为例) FLOOR(old_score / 10) * 10 AS old_score_interval_start, FLOOR(old_score / 10) * 10 + 9 AS old_score_interval_end, FLOOR(new_score / 10) * 10 AS new_score_interval_start, FLOOR(new_score / 10) * 10 + 9 AS new_score_interval_end, COUNT(*) AS customer_count FROM merchant_score WHERE adjustment_date = '2025-03-01' GROUP BY FLOOR(old_score / 10), FLOOR(new_score / 10) ), total_customers AS ( SELECT SUM(customer_count) AS total FROM score_intervals ) -- 计算每个区间的客量比例 SELECT old_score_interval_start, old_score_interval_end, new_score_interval_start, new_score_interval_end, customer_count, customer_count / total AS customer_percentage FROM score_intervals, total_customers ORDER BY old_score_interval_start, new_score_interval_start; -- 判断旧分区间尾部比例 WITH old_score_intervals AS ( SELECT FLOOR(old_score / 10) * 10 AS old_score_interval_start, FLOOR(old_score / 10) * 10 + 9 AS old_score_interval_end, COUNT(*) AS customer_count FROM merchant_score WHERE adjustment_date = '2025-03-01' GROUP BY FLOOR(old_score / 10) ), total_old_score_customers AS ( SELECT SUM(customer_count) AS total FROM old_score_intervals ) SELECT old_score_interval_start, old_score_interval_end, customer_count, customer_count / total AS customer_percentage FROM old_score_intervals, total_old_score_customers WHERE old_score_interval_start = (SELECT MAX(old_score_interval_start) FROM old_score_intervals); -- 找到新分区间节点 SELECT MIN(new_score_interval_start) AS new_score_interval_start_node FROM score_intervals; ``` ### 代码解释: 1. **按分区间统计客量及比例**: - 使用 `WITH` 子句创建公共表表达式 `score_intervals`,按 10 分为一个区间对旧分和新分进行分组统计客量。 - 创建 `total_customers` 计算总客量。 - 最后计算每个区间的客量比例。 2. **判断旧分区间尾部比例**: - 创建 `old_score_intervals` 按旧分区间分组统计客量。 - 创建 `total_old_score_customers` 计算旧分总客量。 - 筛选出旧分区间最大的区间并计算其客量比例。 3. **找到新分区间节点**: - 从 `score_intervals` 中找出新分区间的最小起始值作为新分区间节点。
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