论文查重结果不准确的原因有以下几点：
1使用了假的知网查重报告目前的知网论文查重市场鱼龙混杂，良莠不齐。有些不法商家用假的知网查重报告欺消费者。如果是一份假的知网论文查重报告，那么自然查重结果是不一样的。所以我们要学会识别知网查重报告的真伪。
2知网查重的版本不一致知网论文查重为了应对不同类型的论文，其内部也细分为很多的版本。如果是本科论文，就选pmlc.如果是研究生论文就选检测时间因为知网查重的对比库也是在不断更新中的，如果检测时间相隔过大的话，那么可能会导致检测结果不准确。所以一般建议，间隔时间在3-7天，这样不仅检测结果准确，而且还有修改论文的时间。4学校有自建库顾名思义，这是学校自己建的库。一般来说，学校有自建库的少，而且就算有也就是数篇而已。但是如果抄袭了本校论文，那么确实存在一定的风险。5两次论文不一样这里的不一样指两种情况，一是提交的内容，二是提交的格式。如果学校要求提交全文，而你第一次删除了目录，开题报告的话，那么检测结果是不一致的。目前知网查重确实可以识别多种论文格式。但是实际操作中发现，同一篇论文，如果格式不同，其最终的检测结果也是不同的。并且pdf格式容易出错。
可以看看论文查重修改的规律，如下图：
windows系统的话请用IE打开知网并下载，不会乱码，在Edge、chrom浏览器会乱码
首次1.学术不端查重报告不正规。目前的市面上不乏不法分子利用家庭装假的学术不端查重报告欺客户的行为。那么如果使用假学术不端查重报告，那么就会出现仔细修改后查重率变高的情况。对于这点我们应该学会辨别真假学术不端查重报告。多次论文查重使用的版本号不同。在论文查重平台上，各种版本号的细化是存在的。比如学术不端小分解，因为大学生论文协同比照库与硕博论文协同比照库的缺失，导致最后检测不出来。假定我国学术不端小分解系统软件首次应用，根据学校最终报告自然无法核查。论文格式两次存在不同。论文查重系统尽管能检测各种文件格式的毕业论文，但从客观情况来看，相同的毕业论文的格式不一样，就会导致查重结果也不一致，而且PDF格式的毕业论文在查重时比较容易出现错误。再次检查时，要把文章里面的参考文献部分用红色标记。其实，当论文目录是准确的，那么查重系统就会自动对论文参考资料进行检索。但改成了不对的目录格式。这就造成了论文参考文献无法识别，导致论文查重率大大提高。
随便重命名就好，实在不行就换浏览器
按照论文的方法去验证了下作者论文的理论和实验结果，可是他论文的理论值没有跟其附的图中数据一致；可能是你没有完全理解或者正确复现该论文工作，但是也不排除有些论文存在故意造假或者美化结果的行为。对于论文中出现的数据错误要勇于承担，并提供原始数据加以佐证作者在完成论文过程中，会涉及到很多图表，数据，自己整理的时候难免会出现错误，如果审稿人发现了错误，并在审稿意见中告知了你，那么也要勇于承担自己的责任，告诉对方自己不是故意用的。同时也需要提供原始数据和补充数据，这样给审稿人留下的印象还是比较好的，否则数据错误，也难以弥补，那么可能造成学术不端的结论，因此保存好论文原始数据是非常重要的。2、判断是否要补充实验如果审稿人对论文数据提出了质疑，那么无论是大修还是小修，作者都要回顾自己的论文思路和实验设计，想想有哪些地方还需要补充修改，毕竟我们自己才是对论文理解的最为清楚的。在条件允许的情况下自己主动提出来补充实验，好过于后面即将成功的时候被审稿人提出让你补实验，这样也是浪费自己的时间。如果条件实在不允许，而审稿人也提出了让你补实验，这里也要尽可能对审稿人解释清楚原因，不能说自己现在条件不允许，无法补充实验。如果能找到参看文献，可以引用参考文献来进行佐证，如果是一些机制机理的问题，但并不影响你的最终结论，就可以在最后的讨论里面说一句：针对这个机制/机理仍需进一步研究。3、回复审稿人也要注意时效性拿到审稿意见不要急于回复，小修杂志一般都会给出1-2周的时间，大修一般都会给出一个月的时间。这个时间也不是固定的，如果你无法按时完成，也可以跟编辑申请延长时间，但一般只有一次延长的机会，时间也是2周左右。所以留给作者回复审稿人意见的时间还是很充足的，立马就回复审稿人意见显得你不够尊重审稿人。论文能够到审稿人审稿阶段，说明论文离成功发表不远了，作者正确回复审稿人对后期论文成功发表是至关重要的，更多论文修改方面的疑问，可随时和在线学术顾问交流。
我们可以通过以下几个小技巧在知网查重时避免标红：
1、尽量用同义词替代。比如：损坏=破坏；渠道=途径；原理=基本思路；不可见=隐藏；优点尤其突出=优势尽显无疑。
2、改变句子的语态，比如被动语态改为主动语态，主动语态则反之改为被动语态。
3、把“的”“得”“地”等语气词的位置替换。基本上每个句子都有“的”或者“地”，中国语言博大精神，很多句子把“的”“地”“得”的位置换掉或者增加再或者去掉时对句子结构是没有什么影响的。
4、把“，”“。”等标点符号改掉。论文检测是由编码组成，其中“，”“。”等符号也属于编码的构造之一。这条相对来说是比较容易做到的。
5、不要在中国知网找借鉴。中国知网网库是国家指定的论文检测对比库，而用其他网站的论文的话，有可能不被检测出来。
6、抄书。论文检测软件检测的是论文，是在专业文章或网站发表过的论文，一本书籍都不包括在里面，当然也有可能书籍的内容本来就是抄论文的，即使这样，抄书的风险也远远小于抄论文。
7、打乱语句结构。例如：“夏琳很漂亮”可以改为“漂亮的夏琳”。
扩展资料
毕业论文的附录就像人体的附录一样，附录中包含的信息是对写作主体的补充而不是绝对必要的。附录可以包括供读者参考的部分、原始数据的摘要或工作背后的方法的额外细节。
你可能被要求为学校写一个附录，或者你可能决定为你正在做的一个个人项目写一个附录。您应该首先收集附录的内容，然后对附录进行润色，这样才能让你的读者更容易理解、更有用、更吸引读者。
参考资料来源：毕业论文的附录撰写的小技巧
找作者要了论文代码发现数据对不上，应该及时的联系反映，查找一下是什么原因导致的，正常的情况下可能是代码搞错了，下一次认真一点就可以了。
可以联系对方。在自己已投稿的文章中发现错误后，第一时间应该是与征稿方取的联系，将错误如实告知对方，在文章未被发出之前，是有可以进行改正的，因此碰到这种事情不要将错就错，最后等着别人来找你那就麻烦了，需要即使矫正。在与对方取的联系后，先真诚的道歉，再告知对方你的失误，由于这些都是你的失误造成的所以在道歉时尽量表现的诚恳一点，对于及时做出改正，并且未给对方造成多大的情况，通常都是能够原谅你的。总结然后对方将稿件退给你后，你需要认真修改的对稿件进行修改，另外在修改完后最好再认真的多看即便，也可以让第三个人帮你看看，若是这次交过去还是有错误那你的尴尬了，所以为了避免此类情况发生，此次的修改一定要保证稿件的质量，修改好后就可以将稿件发给征稿人了。我的一个朋友，已经毕业了，发现硕士论文里数据大片错误，但是当时答辩时也没被发现指出来算数据造假，但是已经毕业，应该不至于被取消学位。硕士论文算错也就是数据造假。如果论文数据的确存在造假行为，那就存在被人发现的可能，一旦被查，将会受到相应的处罚。据统计，数据造假发生最多的领域，第一是医学， 其次是药理学。硕士论文一般是由学校保存，只有优秀的论文才能被知网等网络数据库收录。但是在论文答辩之前要经过审核的，还是要注意一些为好。 对论文的认真程度，要看你的答辩组的老师态度了，还有硕士论文在毕业之后，还会经历一次教育部的抽查， 如果到那时被发现出了问题，就比较麻烦了。所以建议你如果数据可以得到真实的，就避免使用虚假数据。
1. 刘勰的时序论文：探索时序数据分析的机会与挑战2. 刘勰的时序论文：深入探索时序数据挖掘的新方法3. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘在智能系统中的应用4. 刘勰的时序论文：基于时序数据的模式识别方法5. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的机器学习方法6. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的深度学习方法7. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的自然语言处理方法8. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的模式识别算法9. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的统计分析方法10. 刘勰的时序论文：基于时序数据的聚类分析方法
这是一篇发表于2015年SIGMODE数据管理国际顶会的论文，它主要针对时序数据的聚类问题，提出了K-Shape方法。与以往的方法相比，它优化了距离计算方法，质心计算方法，还引入了提取频域特征方法，以提升效率。 作者认为它是一种独立于领域、高精度、高效率的时间序列聚类方法。 我觉得相对于传统方法，它聚类效果更好；相对于DTW类方法，效果稍差，但速度快很多。毕竟从原理来看，K-Shape只考虑了纵向拉伸和横向平移，而DTW还考虑了横向拉伸。 K-Shape原理和K-means相似，不同在于它改进了距离计算方法，并优化了质心计算方法。一方面支持振幅缩放和平移不变性，另一方面计算效率也比较高，并且不用手动设置参数，便于扩展到更多领域。 距离算法用于计算两组时序数据的差异，其中的核心问题是如何处理时序数据的形变，论文中的图-1 展示的心电图数据被分为A/B两类： 其中A类的特点是：上升->下降->上升，而B类的特点是：下降->上升。图-1 的右下图展示了理想的建模效果，它识别到了相同的模式，而忽略了幅度和相位的差异。人们也更倾向使用这种方法计算距离，很多时候甚至认为距离计算方法比聚类方法更加重要。一般来说，支持振幅缩放和平移不变性的方法，计算成本较高，难以对大数据量建模。 K-Shape之前的主流距离算法如下： K-Shape用互相关方法计算两个时间序列的距离。假设有X和Y两个时间序列，序列长度均为m。为实现平移不变性，Y不变，一步一步划动X，并计算每一步X与Y的差异。 如上图所示：假设绿色区域为Y，白色区域为划动的X，每一行s（step)向前划动一步，序列长度为m=4，s∈(-3,3)共7种取值，w是所有移动的可能性2m-1=7次，w-m=s=k，也就是下面公式中的对齐位置（对齐逻辑贯穿整个算法）。 定义互相关系数CC： 利用R来计算x和y在每一步的相似度，在对的上(在X,Y中都存在)的位置计算点积，最终R是有效区域的点积之和（对每个对上的小块加和）。可以说，R越大两个序列越相似。 由于对比的每个子序列振幅不同，块数也不同，所以在对比时需要进行归一化，归一化方法有三种， 第三种使用了互相关方法，效果最好。 归一化效果如下图所示： 其中图(a)使用z-normalization只做了对振幅的归一化，没有平移，可见在上述情况下，不平移（正对上）时对齐效果最好。从(b)(c)(d)可以看到：(d)图使用第三种方法，在最中间的点上相似度值最大（s=0时），即正对上的时候，其相似度最大，这与(a)呈现出的效果一致。而(b)(c)都认为最相似的情况出现在右侧，这明显不太对。 文中定义了基于形态的距离SBD（Shape-based distance），块重叠越多形状越像CC越大，对比所有可能位置的相似度值，取最相似的max(CC)，然后用1-max(CC)得到SBD，也就是说形状越相似，距离SBD越小，归一化后的NCC值在[-1,1]之间，因此，SBD值在[0,2]之间。 可以看到，用以上方法时间在序列较长时复杂度比较高，当序列较长时，计算量也会很大，为解决这一问题，作者提出使用傅里叶变换将序列由时域转到频域再比较，以节约计算量。 定义了距离之后，还需要根据距离逻辑来调整质心算法。 从图-4 可以看到：时序数据的质心也是一条时序变化线，图中的蓝色线使用均值方法（计算每个点的均值）来计算质心；由于错位，波峰和波谷被拉成了直线，因此不能正确地表达形状趋势。 K-Shape使用基于SBD的方式计算质心。 该公式的目标是寻找μk*，使质心μk与该簇Pk中各条序列xi的相似度NCC最大。 算法一：先使用SBD() 函数计算dist和y'，dist是时序x,y之间的距离，y'是y中与x最匹配的子段。使用这种方法解决了波峰波谷对不齐，以致相互抵消的问题。 然后用基于线性代数方法，将公式13展开成公式15： 最终可利用瑞利商公式加以简化： 瑞利商R(M,x)的一个重要的性质是：R的最大值等于矩阵M最大的特征值，最小值等于矩阵M最小的特征值。此时，就不用太考虑R(M,x)中的x(即本问题中的uk)。公式13被简化成以下算法： 算法二：ShapeExtraction()根据簇的当前质心C和簇内的所有点X，计算更合理的质心C'。 line2: 遍历簇内所有的点X(i) line3: 计算各点与质心的距离dist以及其中与质心最为相似的片断x' line4: 将最为相似的片断加入X' line5: X'转置与X相乘生成一个方阵（X的平方） line6: 创建用于正则化的矩阵Q line7: 正则化后生成矩阵M line8: 取矩阵M对应最大特征值时的特征向量，以实现对X'的特征抽取 （以上说明为个人理解，不一定对，仅供参考） 最终的聚类方法通过迭代实现，每次迭代分为两步：第一步重新计算质心，第二步根据每个序列与新质心的距离将它们重新分配到不同的簇中；一直循环迭代到标签不再变化为止。 算法三：聚类的完整过程由 k-Shape() 实现： 其中X是所有序列，k是簇的个数，IDX是标签。 line3: 在标签稳定前&迭代次数不超过100次的条件下，不断迭代 line4-10：根据簇中的元素重新计算每个簇的质心C line11-line17：计算每个序列与各个质心的距离，并将它分配到新的簇中（重新打标签）。 K-Shape算法每次迭代所需时间为： O(max{n·k·m·log(m), n·m^2, k·m^3}) 其中n是实例个数，k是簇个数，m是序列长度。可见，该算法大部分的计算代价依赖于时间序列的长度m。然而，这个长度通常比时间序列的数目小得多，因此，对m的依赖不是瓶颈。在m非常大的极少数情况下，可以使用分段或降维方法来有效地减小序列的长度。 图-5对比了K-Shape、ED和DTW模型效果，可以看到绝大多数情况下，SBD好于ED，部分情况下SBD好于DTW。但SBD比DTW好在它速度更快。
STL 表示基于损失的季节性分解的过程。该技术能够将时间序列信号分解为三个部分： 季节性变化（seasonal）、趋势变化（trend）和剩余部分（residue） 。
顾名思义，这种方法适用于季节性的时间序列，这是比较常见的情况。
这里不太明显的地方是，我们为了得到更可靠的异常检测结果，使用了 绝对中位偏差 。该方法目前最好的实现是 Twitter 的异常检测库 ，它使用了 Generalized Extreme Student Deviation （广义的 ESD 算法）测试残差点是否是一个离群点。
该方法的优点在于其简单性和健壮性。它可以处理很多不同的情况，并且所有的异常情况仍然可以直观解释。
它主要擅长于附加的异常值检测。如果想要检测一些水平变化，则可以对移动平均信号进行分析。
该方法的缺点是在调整选项方面过于死板。你所能做的只有通过显著性水平来调整置信区间。
当信号特征发生了剧烈变化时，该方法就失效了。例如，跟踪原本对公众是关闭状态的，却突然对公众开放的网站用户数量。在这种情况下，就应该分别跟踪在启动开放之前和开放之后发生的异常。
分类回归树（CART）是目前最稳健、最有效的机器学习技术之一。它也可以应用于异常检测问题。
分类树学习的最流行实现是 xgboost 库 。
这种方法的优点是它不受信号结构的任何约束，而且可以引入许多的特征参数进行学习，以获得更为复杂的模型。
该方法的缺点是会出现越来越多的特征，这很快会影响到整体的计算性能。在这种情况下，你应该有意识地选择有效特征。
自回归移动平均模型（ARIMA）是一种设计上非常简单的方法，但其效果足够强大，可以预测信号并发现其中的异常。
该方法的思路是从过去的几个数据点来生成下一个数据点的预测，在过程中添加一些随机变量（通常是添加白噪声）。以此类推，预测得到的数据点可以用来生成新的预测。很明显：它会使得后续预测信号数据更平滑。
使用这种方法最困难的部分是 选择 差异数量、自动回归数量和预测误差系数。
该方法的另一个障碍是信号经过差分后应该是固定的。也就是说，这意味着信号不应该依赖于时间，这是一个比较显著的限制。
异常检测是利用离群点来建立一个经过调整的信号模型，然后利用 t-统计量 来检验该模型是否比原模型能更好的拟合数据。
该方法最受欢迎的实现是 R 语言中的 tsoutliers 包。在这种情况下，你可以找到适合信号的 ARIMA 模型，它可以检测出所有类型的异常。
指数平滑方法与 ARIMA 方法非常相似。基本的指数模型等价于 ARIMA (0, 1, 1) 模型。
从异常检测的角度来看，最有趣的方法是 Holt-Winters 季节性方法 。该方法需要定义季节性周期，比如周、月、年等等。
如果需要跟踪多个季节周期，比如同时跟踪周和年周期，那么应该只选择一个。通常是选择最短的那个：所以这里我们就应该选择周季节。
这显然是该方法的一个缺点，它会大大影响整体的预测范围。
和使用 STL 或 CARTs 方法一样，我们可以通过统计学方法对离群值进行统计来实现异常检测。
与 CART 方法一样， 神经网络 有两种应用方式：监督学习和无监督学习。
我们处理的数据是时间序列，所以最适合的神经网络类型是 LSTM 。如果构建得当，这种循环神经网络将可以建模实现时间序列中最复杂的依赖关系，包括高级的季节性依赖关系。
如果存在多个时间序列相互耦合，该方法也非常 有用 。
下载量是被下载的次数，被引量是引用次数。
下载量是指某一个手机下载一次就计算一次下载量，还是下载以后更新一次就计算一次下载量。被引量也就是常说的引用频次，引用频次越高的论文，说明其学术价值越高，同样，一个刊物中文章被引用的频次越高，证明刊物的学术价值也是非常高的，所以引用量在学术界是一个重要的衡量指标，可以用来衡量期刊也可以用来衡量文章。
论文发表被引量影响因素：
1、论文内容热度。若研究内容成为当前的热点或趋势，整个领域将会有更多的研究者和论文发表，引文数量自然也会更多。
2、时间，一般论文发表越早被引用的次数就越多，引用数量还与发表文章的平台有关。
被引次数是指该篇论文发表后，截止目前被其他论文在参考文献中引用的次数。
论文引用率是衡量一个国家科研文献被其他国家或机构的认可度的标志（或数据等）。中国的论文发表量世界第一，引用率却是100名以外，这种现象是浮躁风、传统文化的影响、科学历史、科学技术上不成熟造成的。
论文引用的意义：
科学论文最后所引用的文献，在论文中的作用和地位是相当重要的。从事科学研究的人们都知道，一个课题在开始进行研究前，必须对前人做过的工作进行系统的调研和追索，应该对整个课题的历史，现状和发展趋势有一个全面和深刻的了解。
调研结果应当表明自己所选的课题一定是前人没有做过的，或者是没有做完的，而且是有意义的课题。从而最大限度地避免因孤陋寡闻而重复人家做过的工作。
同时在自己的研究过程中，必须不断追踪和课题相关的同行的进展，以修改或调整自己的研究方向和切入点，一句话从事科研工作必须明白阅读是深入研究的基础“这一十分浅显的道理”。
一个人的文章被引用率高吗？回答是:一个人的文章被引用率是不太高的。
关注私信引用率是什么论文引用率是指科学论文被文献引用的次数。论文的引用率是一个标志(或数据等)。)来衡量一个国家的科研文献被其他国家或机构认可的程度。中国发表论文数量世界第一，但引用率100多。这种现象是由浮躁之风、传统文化的影响、科学历史和不成熟的科学技术造成的。提高研究水平是提高引用率最重要的前提，或者说尽可能在高品位杂志上发表高质量的文章是有效提高引用率的重要手段。从文献中引用论文是大家的一种习惯，也就是大部分作者喜欢引用比自己论文档次高的论文作为文献。国内学者发表的论文被引用次数低的主要原因是：1。不大量阅读文献，对国内外趋势了解不够，缺乏创新；2.要增加论文数量，把一篇论文拆分成两篇或多篇；3.忽视或忽略参考文献；4.无意或有意不引用国内同行的文献；5.引用二手参考文献，我没有看原文，所以引用文献的准确性较差。来源：百度百科-论文引用率00-1010学生，引用率也计入复读率。引用率越高，重复率越高，所以需要降低所有参考文献的权重。00-1010引用率不能等同于抄袭率，也不能作为判断抄袭与否的依据。它只是反映了被引用部分在整篇论文中所占的比例，但引用率过高可能是过度引用，这也是一种学术不端行为。具体规定请参照各单位要求。维文公文论文检测提供了文档高亮显示功能，生成用户提交的内容完全相同的论文副本，并在其中标注相似的部分，极大地方便了用户对提交的论文进行编辑修改。它的检测更严格，准确率也比其他系统略高。00-1010 CNKI为这个检测系统的灵敏度设定了一个阈值，就是5%。根据段落，5%以下的抄袭或引用是检测不到的。如果是硕士论文，要看学校的规定。我们学校规定本科毕业论文总数不超过20%。看运气，抄袭一般是查不出来的。老教师一眼就能看出你是不是抄袭的。00-1010: 30%对于较低的要求看你学校的规定。学校用的是知网的检测系统，看你用什么结果。海报分享收藏00动态分享咏柳的意思咏柳这首诗的意思(咏柳古诗及意思解释)2022-10-5 7:14:56动态分享男人和女人的呢些事(男人和女人的一些事)2022-10-5 7:42:21
知网这个做法是合理的，因为知网无权未经论文作者同意就是上架其论文，这种行为是违法，这也就是为什么知网会被教授起诉的原因。知网想要重新上架这个教授的论文，必须要经过这个教授的同意才可以，不然就会又构成了侵权。所以不要以为这是知网在报复这个教授的起诉，是因为正常情况就是这样，但受苦受累的就是那些和这个专业有关的学生了，因为可以引用的论文有少了一个。
1.这件事到底是什么情况？
这件事的起因是因为一位近九旬的老教授赵德馨将知网起诉了。 赵德馨教授的维权之路很顺利，但是维权成功了之后，赵德馨教授所有在知网的论文都被下架了。有些人会认为这种行为对教授来说是有好处的。但真实情况是没有教授愿意见到这种情况，因为这样就意味着自己的研究成果不会传播出去。在我国一个教授的学术成果要是想传播出去，基本上都得靠知网，因为知网是我国最大的知识发现平台。虽然这个平台现在已经臭名昭著了，但很多人不得不使用它，因为我国就这么一个平台，它可以说是垄断了我国的学术界。
2.知网这么做合理吗？
合理，因为侵权了就要把侵权的内容下架。所以我才说知网的这个行为合理。但有意思的是，很多教授并不是希望知网下架自己的论文，只是希望能合理分配自己论文所赚取的金钱，因为自己论文被下架就意味着自己的论文不会被引用，自己的研究也就白做了。
总的来说，知网的的这个行为在法律上来说是合法的，但从个人角度来说，我认为知网的这个做法有点公报私仇了，知网应该大气一点，毕竟小人得志永远只是一段时间而已。
搜不到自己的论文，跟你进去什么企业没有关系。主要有这么几种情况，期刊杂志违规，被收录平台下架，或者是自己文章违规被平台下架。应该是第一种原因被下架了。你可以试着看看你之前发表的期刊杂志是否还在收录平台，如果没有，那基本上可以百分百确定是因为期刊杂志的原因牵连到你已发表的文章。
是合理的，因为没有经过当事人的允许，而且也没有给当事人稿费，所以必须要经过当事人的允许才能够上架。
教授这一做法是合法合理的，因为知网没有经过教授同意就上架了其文章，并且没有支付稿费。