[发明专利]基于朴素贝叶斯、决策树和SVM混合模型的论文查重方法在审
| 申请号： | 201811467956.7 | 申请日： | 2018-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN109635254A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 廖勇;张笑颜 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F17/22 | 分类号： | G06F17/22;G06F17/27;G06F16/35 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于朴素贝叶斯、决策树和SVM混合模型的论文查重方法。首先，运用查询关键词的出现频率建立关键词数据库。其次，对关键词进行分类。再者，利用决策树和朴素贝叶斯融合进行初步粗略筛选确定文章的抄袭类型。最后，在运用决策树分类时无法明确分类标准的情况下运用SVM学习，形成二分器。本专利旨在改进当前论文查重系统，提高系统对于论文查重的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 决策树 贝叶斯 混合模型 关键词数据库 查询关键词 分类标准 二分器 分类 筛选 融合 改进 | ||
【主权项】：
1.基于朴素贝叶斯、决策树和SVM混合模型的论文查重方法，其特征在于，包括以下四个步骤：S1，运用查询关键词的出现频率建立关键词数据库；S2，对关键词进行分类；S3，利用决策树和朴素贝叶斯融合进行初步的粗筛选；S4，在运用决策树分类时无法明确分类标准情况下运用SVM学习，形成二分器。
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