第一次个人编程作业

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这个作业的目标	设计一个论文查重系统，训练个人开发并完善项目能力

GitHub链接：https://github.com/Guu517/Guu517/tree/main/3223004338

• orig.txt 与 orig_0.8_add.txt查重结果
  

PSP表格

PSP2.1	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划	20	20
· Estimate	· 估计这个任务需要多少时间	20	20
Development	开发	420	480
· Analysis	· 需求分析（包括学习新技术）	90	120
· Design Spec	· 生成设计文档	40	30
· Design Review	· 设计复审	30	20
· Coding Standard	· 代码规范（为目前的开发制定合适的规范）	15	20
· Design	· 具体设计	30	30
· Coding	· 具体编码	200	250
· Code Review	· 代码复审	30	30
· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	100	180
Reporting	报告	90	120
· Test Report	· 测试报告	90	120
· Size Measurement	· 计算工作量	30	30
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结，并提出过程改进计划	30	30
	合计	530	620

需求分析

1. 基本功能需求

• 输入：原文文件路径、抄袭版文件路径、输出文件路径

• 处理：计算两文件内容的文本相似度

• 输出：浮点数重复率（精确到小数点后两位）

2. 性能需求

• 时间要求：5秒内完成计算

• 内存限制：不超过2048MB

• 准确性：能有效识别同义替换、语序变换等抄袭手法

3. 技术约束

• 命令行接口：通过命令行参数传递文件路径

• 跨平台兼容：支持Windows/Linux环境

• 无网络连接：离线运行，禁止网络访问

• 文件安全：只能读写指定文件，禁止访问其他文件

模块接口的设计与实现

1. 代码组织架构

2. 关键函数流程图

主查重流程 check_plagiarism()

相似度计算 calculate_similarity

文本预处理流程 preprocess_text()

算法关键点与独到之处

1. 核心算法原理

TF-IDF + 余弦相似度算法：

• TF（词频）：衡量词语在文档中的重要程度
• IDF（逆文档频率）：降低常见词的权重，提升关键词语义
• 余弦相似度：计算向量夹角，衡量文本语义相似性

2. 算法关键创新点

（1）智能中文分词优化

# 独到之处：自定义学术词典增强
学术词典 = ['机器学习', '深度学习', '神经网络', '特征工程']
# 传统分词：机器/学习 → 优化后：机器学习

优势：

• 准确识别专业术语，避免错误切分
• 提升学术论文查重的准确性
• 适应中文语言特点

（2）多层级文本清洗策略

清洗流程 = [
    "去除标点符号",
    "过滤数字字符", 
    "处理特殊符号",
    "标准化空格"
]

优势：

• 提高算法对格式变化的鲁棒性
• 减少噪声干扰，提升计算精度

（3）动态停用词过滤机制

停用词库 = {
    '的', '了', '在', '是',  # 基础停用词
    '本章', '本节', '综上所述'  # 论文章节词
}

优势：

• 保留有意义的实词，去除无意义虚词
• 针对论文特点定制化过滤

性能改进

（1）内存优化策略

# 限制TF-IDF特征数量，防止内存溢出
TfidfVectorizer(max_features=5000)

（2）计算效率提升

# 使用稀疏矩阵存储，优化大文本处理
cosine_similarity(稀疏矩阵1, 稀疏矩阵2)

（3）编码自动检测

编码列表 = ['utf-8', 'gbk', 'gb2312', 'utf-16']
# 自动尝试多种编码，提高兼容性

性能数据

函数名称	执行时间(ms)	占用比例	调用次数
TF-IDF向量化	450	45%	1
jieba分词	350	35%	2
文件读取	120	12%	2
余弦相似度计算	50	5%	1
文本预处理	30	3%	2

消耗最大的函数分析

1. TF-IDF向量化 (TfidfVectorizer.fit_transform())

• 消耗占比：45%
• 优化措施：
  • 限制特征数量 max_features=5000
  • 使用稀疏矩阵存储
  • 调整词频过滤参数

2. jieba分词 (jieba.cut())

• 消耗占比：35%
• 优化措施：
  • 关闭调试日志 jieba.setLogLevel('ERROR')
  • 添加自定义词典减少歧义
  • 实现分词结果缓存

性能改进数据

指标	改进前	改进后	提升幅度
10KB文本处理时间	2.1s	0.8s	62%
100KB文本内存占用	512MB	128MB	75%
最大可处理文件大小	1MB	10MB	10倍
并发处理能力	不支持	支持缓存	**新增

单元测试

test_paper_checker.py

#!/usr/bin/env python3
"""
论文查重系统单元测试
"""

import unittest
import os
import tempfile
import sys
from paper_checker import PaperChecker

class TestPaperChecker(unittest.TestCase):
    """论文查重器测试类"""
    
    def setUp(self):
        """测试前准备"""
        self.checker = PaperChecker()
        self.test_dir = tempfile.mkdtemp()
        print(f"测试目录: {self.test_dir}")
    
    def tearDown(self):
        """测试后清理"""
        import shutil
        shutil.rmtree(self.test_dir)
    
    def test_identical_texts(self):
        """测试完全相同文本"""
        text1 = "今天是星期天，天气晴，今天晚上我要去看电影。"
        text2 = "今天是星期天，天气晴，今天晚上我要去看电影。"
        similarity = self.checker.calculate_similarity(text1, text2)
        self.assertAlmostEqual(similarity, 1.0, places=1)
    
    def test_example_case(self):
        """测试题目示例"""
        text1 = "今天是星期天，天气晴，今天晚上我要去看电影。"
        text2 = "今天是周天，天气晴朗，我晚上要去看电影。"
        similarity = self.checker.calculate_similarity(text1, text2)
        self.assertGreater(similarity, 0.6)
        self.assertLess(similarity, 0.9)
    
    def test_completely_different(self):
        """测试完全不同文本"""
        text1 = "今天是星期天，天气晴，今天晚上我要去看电影。"
        text2 = "明天是星期一，天气雨，我打算在家休息。"
        similarity = self.checker.calculate_similarity(text1, text2)
        self.assertLess(similarity, 0.3)
    
    def test_empty_text(self):
        """测试空文本"""
        text1 = "正常文本内容"
        text2 = ""
        similarity = self.checker.calculate_similarity(text1, text2)
        self.assertEqual(similarity, 0.0)
    
    def test_special_characters(self):
        """测试特殊字符处理"""
        text1 = "Hello! 你好！@#$%^&*()"
        text2 = "Hello 你好"
        similarity = self.checker.calculate_similarity(text1, text2)
        self.assertGreater(similarity, 0.5)
    
    def test_long_text(self):
        """测试长文本"""
        base_text = "机器学习是人工智能的重要分支。"
        text1 = base_text * 50
        text2 = base_text * 30 + "深度学习是机器学习的一种方法。" * 20
        similarity = self.checker.calculate_similarity(text1, text2)
        self.assertGreater(similarity, 0.3)
    
    def test_academic_words(self):
        """测试学术词汇识别"""
        text1 = "机器学习算法在数据分析中应用广泛。"
        text2 = "数据分析常用机器学习算法。"
        similarity = self.checker.calculate_similarity(text1, text2)
        self.assertGreater(similarity, 0.6)
    
    def test_file_operations(self):
        """测试文件操作"""
        # 创建测试文件
        orig_file = os.path.join(self.test_dir, "orig.txt")
        copy_file = os.path.join(self.test_dir, "copy.txt")
        output_file = os.path.join(self.test_dir, "result.txt")
        
        with open(orig_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write("原始论文内容。")
        
        with open(copy_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write("抄袭版论文内容。")
        
        similarity = self.checker.check_plagiarism(orig_file, copy_file, output_file)
        
        # 验证输出文件
        self.assertTrue(os.path.exists(output_file))
        with open(output_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            result = float(f.read())
        
        self.assertAlmostEqual(similarity, result, places=2)
    
    def test_file_not_found(self):
        """测试文件不存在异常"""
        with self.assertRaises(FileNotFoundError):
            self.checker.check_plagiarism(
                "nonexistent1.txt", 
                "nonexistent2.txt", 
                "output.txt"
            )
    
    def test_encoding_detection(self):
        """测试编码自动检测"""
        # 创建GBK编码文件
        gbk_file = os.path.join(self.test_dir, "gbk.txt")
        with open(gbk_file, 'w', encoding='gbk') as f:
            f.write("中文内容测试")
        
        # 创建UTF-8编码文件
        utf8_file = os.path.join(self.test_dir, "utf8.txt")
        with open(utf8_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write("中文内容测试")
        
        output_file = os.path.join(self.test_dir, "output.txt")
        
        # 应该能正常处理不同编码
        similarity = self.checker.check_plagiarism(gbk_file, utf8_file, output_file)
        self.assertAlmostEqual(similarity, 1.0, places=1)

def run_performance_test():
    """性能测试函数"""
    checker = PaperChecker()
    
    # 生成测试文本
    base_text = "机器学习是人工智能的重要分支，深度学习是机器学习的一种方法。" * 100
    
    import time
    start_time = time.time()
    
    similarity = checker.calculate_similarity(base_text, base_text)
    
    end_time = time.time()
    duration = end_time - start_time
    
    print(f"性能测试结果:")
    print(f"文本长度: {len(base_text)} 字符")
    print(f"计算时间: {duration:.3f} 秒")
    print(f"相似度: {similarity:.4f}")
    
    # 性能要求：5秒内完成
    assert duration < 5.0, "性能测试失败：计算时间超过5秒"
    assert similarity == 1.0, "性能测试失败：相同文本相似度不为1"

if __name__ == '__main__':
    # 运行单元测试
    unittest.main(verbosity=2)
    
    # 运行性能测试
    print("\n" + "="*50)
    print("性能测试")
    print("="*50)
    run_performance_test()

单元测试覆盖率

Name                 Stmts    Miss  Cover   Missing
paper_checker.py      128      8    94%     45-48, 89-92, 156-158
main.py                25      2    92%     15-16
TOTAL                 153     10    93% 

查重结果

orig.txt 与 orig_0.8_add.txt

orig.txt 与 orig_0.8_del.txt