这个作业属于哪个课程 | |
这个作业要求在哪里 | |
这个作业的目标 | 实现论文查重算法，学会使用PSP表格估计，学会 Git commit 规范，学会单元测试 |
目录
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1. Github仓库
https://github.com/NYH5288/5288
2. 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 | 25 |
· Estimate | · 估计这个任务需要多少时间 | 20 | 25 |
Development | 开发 | 465 | 600 |
· Analysis | · 需求分析 (包括学习新技术) | 30 | 30 |
· Design Spec | · 生成设计文档 | 60 | 80 |
· Design Review | · 设计复审 | 60 | 70 |
· Coding Standard | · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) | 15 | 15 |
· Design | · 具体设计 | 30 | 40 |
· Coding | · 具体编码 | 180 | 280 |
· Code Review | · 代码复审 | 60 | 60 |
· Test | · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） | 30 | 35 |
Reporting | 报告 | 60 | 90 |
· Test Report | · 测试报告 | 30 | 40 |
· Size Measurement | · 计算工作量 | 10 | 10 |
· Postmortem & Process Improvement Plan | · 事后总结, 并提出过程改进计划 | 20 | 25 |
Total | · 合计 | 545 | 1425 |
3.接口的设计与实现过程
原理：文本相似度分析，顾名思义是分析文本之间相似程度，实际应用范围很广泛，小到文章的筛选推荐、拼写纠错，大到浏览器的搜索，都离不开这项技术。文本相似度的计算方法使用的是基于TF-IDF模型的相似度分析方法。配置的环境是python3.8，借用了Python工具包的三个包，分别是jieba，codecs，以及gensim下的3个包。
核心算法：Simhash
对于所需要进行对比的文章进行分词，可得到该文本的有效特征向量，同时给特征向量附加权重来体现出现的频率以及重要程度。接着通过hash函数来对其计算hash值，将字符串转换为数字，对其进行加权，然后降维，形成哈希签名。
一、去停用词
由于文章中的停用词对文章的内容影响不大，所以要考虑先把文章中的停用词给去掉，stopwords.txt可以直接在网上下载。 jieba分词里面也对词性做了分类，如果没有stopwords.txt可以考虑用jieba分词自带的词库进行去分词的操作。
二、文件的读入
将要进行比对的TXT用文件夹进行存放或者直接加入项目中。
三、创建词袋模型
建立稀疏矩阵，把上一环节分好的词，转化成方便计算机处理的格式，把句子变成字典形式，出现的数字对应词语频率，数字的位置对应词语的位置。
四、创建IF-TDF模型
五、结果
4.计算模块接口部分的性能改进
5.代码块部分单元测试展示
