论文查重

这个作业属于哪个课程	计科国际班软工
这个作业要求在哪里	要求
这个作业的目标	论文查重系统（PDCS)
1.GitHub地址：https://github.com/WhiteGoosey/3119009437
2.PSP表格
PSP2.1	Personal Software Process Stages
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Planning	计划
· Estimate	· 估计这个任务需要多少时间
Development	开发
· Analysis	· 需求分析 (包括学习新技术)
· Design Spec	· 生成设计文档
· Design Review	· 设计复审
· Coding Standard	· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)
· Design	· 具体设计
· Coding	· 具体编码
· Code Review	· 代码复审
· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）
Reporting	报告
· Test Repor	· 测试报告
· Size Measurement	· 计算工作量
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结, 并提出过程改进计划
Sum up	合计

3、设计思路
根据在csdn网站的帖子，我得到了两种不同的方法，分别是TF-IDF与余弦相似性和海明距离来判断相似度，我选择了SimHash算法，利用SimHash值比较海明距离，来判断两个文本的相似度。

SimHash算法原理 #参考csdn帖子

1.分词
对给定的一段文本进行分词，产生n个特征词，并赋予每个特征词一个权重。比如一段文本为“中国科大计算机系的学生的能力怎么样”，产生的特征词就应该是“中国科大”、“计算机系”、“的”、“学生”、“能力”、“怎么样”，然后对这些词分别赋予权重，假设有1-5五个分类，分词之后以上五个词便会各有一个权重，比如中国科大（4）、计算机系（3）、的（1）、学生（4）、能力（5）、怎么样（3）。
其中，数字越大，代表特征词在句子中的重要性就越高。这样，我们就得到了一个文本的分词的词向量和每个词向量对应的权重。

2.Hash
通过hash函数对每一个词向量进行映射，产生一个n位二进制串

3.加权
前面的计算我们已经得到了每个词向量的Hash串和该词向量对应的权重，这一步我们计算权重向量W=hash*weight。
具体的计算过程如下：hash二进制串中为1的乘以该特征词的分词权重，二进制串中为0的乘以该特征词的分词权重后取负，继而得到权重向量。

4.合并
对于一个文本，我们计算出了文本分词之后每一个特征词的权重向量，在合并这个阶段，我们把文本所有词向量的权重向量相累加，得到一个新的权重向量，形如[3，4，1，5，-5，1]

5.降维
对于前面合并后得到的文本的权重向量，大于0的位置1，小于等于0的位置0，就可以得到该文本的SimHash值，以上面提到的[3，4，1，5，-5，1]为例，我们得到[1，1，1，1，0，1]这个bit串，也就是论文中提及的该文本的指纹。
到此为止，我们已经计算出了一个文本的SimHash值。那么，如何判断两个文本是否相似呢？我们要用到海明距离。

6.由公式，将汉明距离带入x即可计算出文本相似度