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如果是期刊论文进行知网查重的查重方法有两种：1、将需要提交的检测的论文，发送给投稿的期刊杂志社，编辑收到论文后会免费提供一次知网论文查重的服务，但往往最后只会给一个该论文的查重结果，并没有查重报告。2、通过网上的一些知网自助查重网站进行论文查重，这里知网查重入口分为SMLC查重系统和AMLC查重系统，分别对应社科类期刊论文和科技类期刊论文，检测时需注意选择对应系统，并且可以获得详细的查重报告。如果是毕业论文进行知网查重的查重方法有三种：1、学校的图书馆系统内附的知网论文查重系统，一般只需要输入校园学号即可查重，结果会和学校的统一检测结果一样。2、部分学校附近的打印店，一般会有知网查重的镜像系统，同学们可以在这里进行毕业论文的知网查重检测。3、淘宝购买知网论文查重服务，需要注意寻找的靠谱的淘宝卖家。
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中国知网介绍
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知网，是国家知识基础设施的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。
2019年5月，“科研诚信与学术规范”在线学习平台在中国知网正式上线发布。
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研究生论文致谢 篇1 一转眼两年的研究生生活即将结束，马上就要离开温暖的校园，步入社会这个更大更复杂的“学校”，心中升起了阵阵的不舍和忧愁。 回想起这两年的时光，其中有快乐有忧伤，有成功时的喜悦，也有挫折时的沮丧，但这一幕幕都将成为我一生中最难忘的篇章。毕业论文写到这里之时，心情激动，难以言说。只能寥寥数语表达我的感激之情。 感谢我的导师田宝会老师，老师严谨的治学态度，渊博的知识，质朴的品质，谦虚的做人原则，都使我深深钦佩并视为榜样。老师对我的论文写作给予了很大的帮助，尤其是不厌其烦的为我修改论文结构，对田老师的感激之情，寥寥数语难以表达。今后在工作岗位上一定会更加努力，不负老师的期望。 感谢研究生阶段遇到的所有老师，您们辛苦了!感谢父母对我学业的一贯支持，没有他们的鼓励与期望，就没有我今天论文的完成与这两年的成长。 感谢舍友郎云、黄兴、李峰，在我毕业论文的写作中与我交流探讨，对我的论文提出宝贵意见以及在学习和生活中对我的照顾和包容。研究生论文致谢 篇2 三年的学习时光转瞬即逝，通过研究生阶段学习，一方面自身的专业知识得到提高，另一方面更加感觉到自己的诸多不足，体会到学无止境的真正含义。多年来，无论是学习还是生活的每一点进步与收获，都离不开众多师长的教诲，同学的帮助和朋友的关怀。忆往昔，心存无限感激之情。 我是非常幸运的，因为能够拜在导师施维克副教授的门下学习。三年前，当我开始硕士研究生的学习时，对于城市规划学科的理解与认识非常粗浅，虽有一腔热情，却在这门涉及知识面极广的学科前显得迷茫与无助，幸好有导师指点迷津并引领我在这无边的学术海洋中寻找正确的航道。三年的求学过程中导师从各个方面给予我无私的关怀与巨大的帮助，使我时时感觉备受温暖与鼓励。在论文的写作过程中，更是得到了导师悉心的指导，从论题的确定，框架的建立，论据的选取甚至是行文的组织都耗费了导师大量的精力与心血。导师学识渊博，严谨求真，胸怀宽广而又平易近人，对我而言既是恩师更是亲人和朋友，在此，我要真诚的向敬爱的施老师道谢! 在此要感谢建筑与城市规划学院的老师多年来对我的教导和帮助，特别是王东老师、翟辉老师和车震宇老师给我论文以中肯的意见和指导。感谢教育和培养我的 昆明理工大学 建筑与城市规划学院为我提供了这样一个良好的学习的平台，让我在这里成长。 感谢我的同窗好友周增丽和杨丽萍的陪伴和鼓励，感谢我旳同门兄弟妲妹夏元通、龙娟、盖琳和所有帮助过我的人，你们都是我的良师益友。 最后要感谢我的家人对我的支持，特别是我的妈妈和孩子，他们教会了我爱和付出，是我人生前进的动力。谨以此论文献给我的师长、亲人、朋友们! 研究生论文致谢 篇3 时光荏苒，岁月如梭，转眼间毕业的钟声业已敲响，短暂而美好的研究生阶段就要结束了。在这期间，我收获了很多学识以及做人做事的道理，结识了敬爱的老师和亲爱的同学们。研究生生活之于我，注定是人生中一段美好的时光和宝贵的经历。 在此，我要特别向我的导师包雯老师表示衷心的感谢。在论文写作过程中，老师严谨的治学态度、渊博的知识和精益求精的工作态度深深地感染了我。从挑选题目，拟定大纲，内容撰写到格式校对，包老师多次帮助我开拓思路，理清脉络，使我的毕业论文能够顺利完成。 最后，我要衷心的感谢 河北经贸大学 ，是您的接纳让我在学习期间获益匪浅并有机会结实到如此多的良师益友。感谢您，我可爱、可敬的母校。 研究生论文致谢 篇4 春天总给人以新的希望，在和煦的春光中本文也完成了最后的定稿。 这篇论文的写作过程可谓艰辛不断，在此期间，我的导师 河北经贸大学 樊鸿雁教授认真负责的指导使该论文得以顺利完成。从本文的选题、大纲、研究目的研究意义到研究方法都樊老师予以细心引导。在这两年的研究生学习和生活中，樊老师踏实的工作作风、严谨的治学态度、正直的为人、悉心的教导均给我以巨大的学习动力、激励着我不能停止前进的脚步，使我受益匪浅;借此机会我仅向樊老师表示衷心的感谢!并且我还要感谢 河北师范大学 外语专业研究生徐洋洋同学，给我的英文摘要以很大助力;感谢我的三位室友，在紧张的学习生活中给带给我无限的关怀和感动。最后感谢 河北经贸大学 所有教授我知识的老师和关心帮助过我的同学们，与你们相识，除了让我学到专业知识外，还让我懂得了感恩。我将在今后的生活工作中，用更大的激情和热情来回馈你们! 毕业仅仅是学业上的告一段落，我将谨记“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。 研究生论文致谢 篇5 时光荏苒，我的硕士生涯已接进尾声。这几年的时光既漫长又短暂，其中充满了酸甜苦辣，更有收获和成长。几年来，感谢陪我一起度过美好时光的每位尊敬的老师和亲爱的同学，正是你们的帮助，我才能克服困难，正是你们的指导，我才能解决疑惑，直到学业的顺利完成。 本人的学位论文是在我的恩师童群义教授的殷切关怀和耐心指导下进行并完成的，衷心感谢我的恩师对我的淳淳教诲和悉心关怀。从课题的选择、项目的实施，直至论文的最终完成，童教授都始终给予我耐心的指导和支持，我取得的每一点成绩都凝聚着恩师的汗水和心血。恩师开阔的视野、严谨的治学态度、精益求精的工作作风，深深地感染和激励着我，在此谨向童教授致以衷心的感谢和崇高的敬意。 感谢实验室的师弟师妹们与我一道分享他们青春的快乐!在此还要对实验室所有师兄弟姐妹们在平时开展相关工作中的支持和帮助一并表示感谢。感谢我的伙伴们崔竹梅、胡新洁、彭英云、冯再平、李娟等，在实验过程和论文写作过程中提供的热心帮助!无论在炎热的夏天，还是寒冷的冬季，他们不辞劳苦地为我提供无私的帮助，没有他们的帮助就没有这篇论文的顺利完成。 感谢江南大学XX级硕士班的全体同学陪我一起走过这段人生难忘的历程! 感谢合肥师范学院的领导给我提供的机会。我会更加珍惜教师的岗位，也更加清醒地意识到必须做终生学习型的人。感谢我的家人常年对我的支持和理解!他们是最爱我的人，也是我亏欠最多的人，他们默默的奉献是我求学四年来的支持和动力。 最后，我要向百忙之中参与审阅、评议本论文各位老师、向参与本人论文答辩的各位老师表示由衷的感谢!人生的每个阶段都值得好好珍惜，这段美好岁月，因为有你们的关心和帮助，我很幸福。我会更加勤奋学习、认真研究，我会努力做得更好，我想这也是我能给你们的最好的回报吧。把最美好的祝福献给你们，愿永远健康、快乐! 一.大学毕业论文致谢词范文（五篇） 二.大学生毕业论文致谢的万能模板（六篇） 三.中小学生厌学问题及对策研究论文 四.研究生论文的文献综述格式模板 五.本科生毕业论文文献综述模板 六.人力资源管理论文开题报告范文 七.大学生毕业论文开题报告范文（两篇） 八.市场营销专业论文开题报告范文（三篇） 九.大学生个人职业规划论文结束语（十篇） 十.大学生个人职业规划论文范文（三篇）
在国家自然科学基金、英国EPSRC科研基金、教育部优秀青年教师资助计划、安徽省人才开发基金支持下，应用现代图的分解理论对图像的结构化描述、结构模式识别中的图匹配理论和图的聚类方法进行了研究。利用EM算法和矩阵的 SVD分解理论得到不同大小及包含结构噪声的图的匹配方法，提出一种基于图匹配的图像配准叠代算法。将图的谱分解理论应用于图像的识别和聚类，提出图的谱结构特征的提取方法，以及利用谱特征进行图的识别与聚类，并应用于图像库的检索。提出一种新的基于类静磁场理论的角点检测方法以及一种新的Procrustes配准的迭代算法。扩展了混合模型理论，提出t-混合模型的分裂合并算法，混合模型分量数估计方法及相应的EM算法。扩展了降维理论，将局部保持投影(LPP)理论扩展到二维，提出LPP混合模型理论及快速求解方法。2006年结题国家自然科学基金项目“基于邻接图谱理论的图像聚类方法研究（60375010）”结题评价为优秀。曾获2001年亚洲计算机视觉学术会议最佳论文奖、2005年安徽省青年科技奖、2007年安徽省科技进步三等奖。
我们描述潜在的狄利克雷分配（LDA），它是一种用于离散数据集合（如文本语料库）的生成概率模型。 LDA是一个三层次的贝叶斯模型，其中一个集合中的每个项目都被建模为一组潜在的话题（主体）类型的有限混合。反过来，每个主题都被建模为一组潜在主题概率的无限混合。 在文本建模的背景下，主题概率提供了文档的明确表示。我们提出了基于变分方法和经验贝叶斯参数估计的EM算法的高效近似推理技术。 我们会报告LDA在文档建模，文本分类和协作过滤上的实验结果，并与一元混合模型（ unigrams model）和概率LSI模型相比较。
在本文中，我们考虑建模文本语料库和其他离散数据集合的问题。我们的目标是找到对一个集合的成员的简短描述，它不仅可以高效处理大型集合，同时保留对分类，异常检测，摘要（概括）以及相似性和相关性判断等基本任务有用的必要统计关系。
信息检索（IR）领域的研究人员已经在这个问题上取得了重大进展（Baeza-Yates和Ribeiro-Neto，1999）。IR研究人员为文本语料库提出的基本方法 （一种在现代互联网搜索引擎中成功部署的方法）将语料库中的每个文档变为实数表示的向量，每个实数都表示（词汇的）计数比率。流行的tf-idf方案（Salton和McGill，1983），对于文集中的每个文档选择了“词”或“术语”作为基本单位，并且计数由每个词的出现次数。在适当的归一化之后，将该术语频率计数与逆向文档频率计数进行比较，该逆向文档频率计数度量整个语料库中的词的出现次数（通常以对数刻度，并且再次适当标准化）。 最终结果是文档术语矩阵X，其列包含文档集中每个文档的tf-idf值。 因此，tf-idf方案将任意长度的文档缩减为固定长度的数字列表。
尽管tf-idf规约具有一些吸引人的特征 - 特别是（在对集合中的文档进行区分的）单词集合的基本识别中，但是在（对文档的）描述长度上，该方法并没有减少多少，并且揭示出很少的文档内或文档间的统计结构。为了解决这些缺点，IR研究人员提出了其他几种降维技术，其中最著名的是潜在语义索引（LSI）（Deerwester等，1990）。LSI使用X矩阵的奇异值分解来标识tf-idf特征空间中的线性子空间，该子空间捕获集合中的大部分变异数（variance）。这种方法可以在大型集合中实现显着压缩。此外，Deerwester等人 认为LSI的衍生特征（即原始tf-idf特征的线性组合），可以捕捉基本语言学概念的某些方面，比如同义词和多义词等。
为了证实关于LSI的主张，并研究其相对的优缺点，开发文本语料库的生成概率模型和研究LSI从数据中恢复生成模型方面的能力是有用的（Papadimitriou et al。，1998）。然而，目前尚不清楚，考虑文本的生成模型的时候，为什么应该采用LSI方法 - （其实）可以尝试更直接地进行，（比如）使用最大似然法或贝叶斯方法将模型与数据相匹配（即得到数据的模型）。
Hofmann（1999）在这方面迈出了重要的一步，他将LSI的概率LSI（pLSI）模型（也称为特征模型aspect model）作为LSI的替代品。我们在第4.3节中详细描述的pLSI方法将文档中的每个单词作为混合模型中的样本进行建模，其中混合组件是多项随机变量，可以将其视为“主题topics”的表示。因此，每个单词都是从单个主题生成的，而文档中的不同单词可以从不同的主题生成。每个文档都被表示为这些混合组件的混合比例列表，从而将其简化为一组固定主题的概率分布。 这种分布是与文档相关的“简化描述”。
虽然霍夫曼的工作是向文本概率建模迈出的有用的一步，但它并不完整，因为它没有提供文档层面的概率模型。在pLSI中，每个文档都被表示为一个数字列表（数字的值是主题的混合比例），并且这些数字没有生成概率模型。这导致了几个问题：（1）模型中参数的数量与语料库的大小成线性增长，这导致过度拟合的严重问题;（2）不清楚如何将概率分配给训练集之外的文档。
要了解如何超越pLSI，让我们考虑包括LSI和pLSI在内的一类降维方法的基本概率假设。所有这些方法都基于“词袋”的假设 - 文档中的单词顺序可以忽略不计。此外，尽管不经常正式说明，但这些方法也假定文档是可相互交换的; 文集中文档的具体排序也可以忽略不计。
受益于Finetti（1990），一个经典表示理论认为：任何可交换随机变量的集合都具有混合分布（通常是无限混合）的表示。因此，如果我们想考虑文件和单词的可交换表示，我们需要考虑能捕获单词和文档的可交换性的混合模型。这一思路促使我们在当前论文中提出潜在狄利克雷分配（LDA）模型。
需要强调的是，可交换性的假设并不等同于随机变量独立同分布的假设。相反，可交换性本质上可以被解释为“条件独立且分布相同”，其中的条件是与概率分布的潜在隐参数有关的。在一定条件下，随机变量的联合分布是简单的，但如果围绕隐参数考虑，联合分布可能相当复杂。因此，虽然可交换性的假设是文本建模领域的一个主要的简化假设，并且其主要理由是它是一种会导致计算效率较高的方法，但可交换性假设对简单频率的计数或线性操作并不是一个必要的条件。在当前的论文中，我们的目标是，通过认真考虑de Finetti定理，可以通过混合分布获取重要的文档内统计结构。
同样值得注意的是，可交换性的基本概念有大量的总结概括，包括各种形式的部分可交换性，并且上面提到的表示法也可用于部分可交换的情况（Diaconis，1988）。因此，虽然我们在当前论文中讨论的工作集中在简单的“词袋”模型上（这表现为单个单词（unigrams）的混合分布），但我们的方法也适用于涉及较大结构混合的更丰富的模型，如n-grams或段落。
本文的结构如下： 在第2节中，我们介绍基本的表示法和术语。 LDA模型在第3节中介绍，并与第4节中的相关潜变量模型进行比较。我们在第5节讨论LDA的推理和参数估计。第6节提供了LDA拟合数据的一个说明性例子。文本建模，文本分类和协作过滤的实验结果在第7节中给出。最后，第8节给出我们的结论。
我们在整篇论文中使用 文本集合 的说法，指的是诸如“单词”，“文档”和“语料库”等实体。这很有用，因为它有助于指导靠直觉来感知的知识的处理（intuition），特别是当我们引入旨在捕捉抽象概念（如主题）的潜在变量时（潜在变量和隐变量说的是一回事）。然而，需要指出的是，LDA模型不一定与文本相关，并且可应用于涉及数据集合的其他问题，包括来自诸如协同过滤，基于内容的图像检索和生物信息学等领域的数据。 事实上，在7.3节中，我们将呈现在协同过滤领域的实验结果。
在形式上，我们定义下列术语： • 单词是离散数据的基本单位，假设有一个V个词组成的词汇表（词典），索引通过{1......V}表示，里面每一项代表一个单词。我们使用单位向量表示单词，它里面一项等于1其他项等于零。我们使用上标来表示第几个成分，因此第v个词在V维向量w中表示为：w v = 1 and w u = 0 for u ≠ v • 文档中的词来自一个包含N个词的词典，一个文档可以表示成N个词组成的序列，可以表示为 w = (w 1 ,w 2 ......w N )，下标表示第几个词。（注意，每个词用一个V维的向量表示，每篇文档有最多有N个不同的词，不要搞混了） • 一个语料库是含有M个文档的集合，用 D = ( w 1 , w 2 ...... w M )----注意有加粗
我们希望找到一个语料库的概率模型，它不仅为语料库成员分配高概率，而且为其他“类似”文档分配高概率。（意思就是说，语料库中某一文档的某个topic概率比较高，那么测试相似文档。也能得到相同的概率分布）
隐在狄利克雷分配（LDA）是语料库的生成概率模型。 其基本思想是文档被表示为潜在主题的随机混合，每个主题都是有不同的文字（词）分布特征的。
LDA为语料库 D 中的每个文档 w 假定以下生成过程：
在这个基本模型中做了几个简化的假设，其中一些我们在后面的章节中会删除。首先，Dirichlet分布的维度k（以及主题变量z的维度）被假定为已知并且是固定的。其次，单词概率通过k×V矩阵 β 进行参数化，其中 β ij = p（w j = 1 | z i = 1）（猜测：它表示在某个主题中索引为i的词出现的条件下，文档中第j个词出现的概率），现在我们将其视为待估计的固定量。最后，泊松假设对随后的任何事情都不是关键的，并且可以根据需要使用更真实的文档长度分布。此外，请注意，N与所有其他数据生成变量（θ和z）无关。 因此它是一个辅助变量，我们通常会忽略它在随后发展中的随机性。
一个k维Dirichlet随机变量θ可以从(k − 1)-simplex（单形或单纯形）中取值，并且在这个单纯形中有以下概率密度：
α 参数是一个k维向量，并且 α 的每一项都满足α i > 0，另外Γ(x)是 伽马函数 。狄利克雷分布在单形（属于指数族）上是一种实用的分布，具有有限维数的充分统计量，并且与多项分布共轭。
在第5节中，这些属性将有助于开发LDA的推理和参数估计算法。
给定参数α和β，主题混合分布θ、主题 z 和文档 w 的联合分布为：
上式表示给定参数α和β的条件下，文档的概率分布。
最后，利用单个文档边际概率的乘积，得到一个语料库的概率分布：
区分LDA和简单的Dirichlet多项式聚类模型很重要。 经典的聚类模型会涉及到一个两层模型：其中，一个Dirichlet为一个语料库抽样一次，一个多项式聚类变量为语料库中的每个文档选择一次，并且以聚类变量为条件，为文档选择一组词语 。与许多聚类模型一样，这种模型将文档限制为与单个主题相关联。另一方面，LDA涉及三个层次，特别是主题节点在文档中被重复采样。在这种模式下，文档可以与多个主题相关联。
图1所示类似结构通常在贝叶斯统计建模中研究，它们被称为分层模型（Gelman等，1995），或者更准确地说，是条件独立的分层模型（Kass和Steffey，1989）。这种模型通常也被称为参数经验贝叶斯模型（parametric empirical Bayes models），这个术语不仅指特定的模型结构，而且还指用于估计模型参数的方法（Morris，1983）。事实上，正如我们在第5节中讨论的那样，我们采用经验贝叶斯方法来估计一个LDA简单实现中的参数（比如，α和β等），但我们也考虑了更充分的贝叶斯方法。
如果联合分布对于置换是不变的，那么一个有限的随机变量集{z 1 ......z N }被认为是可交换的。 如果π（此π非彼π）表示某种整数从1到N的置换规则，则：
p(z 1 ......z N ) = p(z π(1) ......z π(N) )
如果每个有限的子序列是可交换的，则无限序列的随机变量是无限可交换的。
De Finetti的表示定理指出，随机变量的无限可交换序列的联合分布就好像从一些分布中抽取的一个随机参数，以该参数为条件，所讨论的随机变量是独立同分布的。
在LDA中，我们假设单词是由主题（通过固定的条件分布）生成的，而且这些主题在文档中是无限可交换的。根据菲内蒂定理，一组词汇和话题的概率必须具有以下这种形式：
θ是关于主题的多项式的随机参数。通过边缘化主题变量并赋予θ狄利克雷分布，在公式（3）中，我们获得了文档的LDA分布。
图1所示的LDA模型比传统分层贝叶斯文献中经常研究的两层模型要复杂得多。然而，通过边缘化隐藏的主题变量z，我们可以将LDA理解为两层模型。
特别是，让我们来构造单词分布p(w|θ,β)：
请注意，这是一个随机量，因为它取决于θ。
我们现在为文档 w 定义下面的生成过程：（对每篇文档）
该过程将文档的边际分布定义为连续混合分布：（注意下式表示的是语料库，而非一篇文档 的分布）
图2说明了LDA的这种解释。 它描绘了LDA模型的一个特定实例引发的p(w| θ,β)的分布。请注意，在（V-1） - simplex中的这种分布仅通过k + kV个参数实现，但展现出非常有趣的多模式结构。
在本节中，我们将LDA与文本的简单潜（隐）变量模型（一元模型，一元模型的混合模型和pLSI模型）进行比较。 此外，我们提出了这些模型的统一几何解释，突出了它们的主要区别和相似之处。
在一元模型下，每个文档的单词都是独立的按照某个多项分布而绘制的，生成文档的概率为：
如果我们用一个离散的随机主题变量z（图3b）来扩充一元模型，我们就可以得到一个混合一元模型（Nigam et al.，2000）。在这个混合模型下，首先选择一个主题z，然后从条件多项式p（w | z）独立的生成N个单词，从而生成每个文档（该文档中的所有词都来自一个主题）。一篇文档的概率分布：
在每个文档仅显示一个主题的假设背景下，当从语料库做概率估计时，可以将词语分布视为主题的表示。正如第7节的实证结果所示，这种假设通常限制性太强，以至于无法有效地建模量大的文献。
相反，LDA模型允许文档在不同程度上展示多个主题。这是以（增加）一个额外参数为代价实现的：在混合一元模型中有与p(z)相关的参数有k-1个，而在LDA中与p（θ | α）有关的参数有k个。
概率潜在语义索引（pLSI）是另一个广泛使用的文档模型（Hofmann，1999）。 如图3c所示，给定了未知的主题z，pLSI模型假设文档标签d和单词w n 是条件独立的：
使用pLSI的另一个困难（也是来自于通过训练文档进行索引的分布的使用）是必须估计的参数数量与训练文档的数量呈线性增长。k-主题pLSI模型的参数是在k个未知主题上，V和M混合大小的k个多项式分布。这给出了kV + kM个参数，因此在M中线性增长。参数的线性增长表明该模型容易出现过度拟合，并且根据经验确定，过拟合确实是一个严重的问题（参见第7.1节）。在实践中，使用回火试探来平滑模型的参数以获得可接受的预测性能。 然而，已经表明，即使在使用回火时也可能发生过度拟合（Popescul et al.，2001）。
LDA通过将主题混合权重视为一个k个参数的隐藏的随机变量，而不是大量与训练集明确关联的单个参数，来克服这两个问题。如第3节所述，LDA是一个良好定义的生成模型，可轻松推广到新文档。此外，k-topic LDA模型中的k + kV个参数不会随着训练语料库的大小而增长。我们将在7.1节看到，LDA不会遇到与pLSI相同的过度拟合问题。
说明LDA和其他潜在主题模型之间差异的一种好方法是考虑潜在空间的几何形状，并了解每个模型下文档在该几何体中的表示方式。
上述所有四种模型（unigram, mixture of unigrams, pLSI, and LDA）都是在单词分布空间中进行操作的。每个这样的分布可以被看作是（V-1） - simplex上的一个点，我们称之为词单纯形（the word simplex）。
一元模型在词单纯形上找到一个单一的点，并假定文集中的所有单词来自相应的分布。潜变量模型考虑词单纯形上的k个点，并根据这些点构成子单形体，我们称之为主题单纯形。请注意，主题单纯形上的任何一点也是单词单纯形上的一个点。不同的潜在变量模型以不同的方式使用主题单纯形来生成文档。
• 混合一元模型假设，对于每个文档，词单纯形中的k个点（即，主题单纯形的那些角中的一个）中的一个一旦随机选择后，文档的所有单词都从对应于那一点的分布中获取。
• pLSI模型假定训练文档的每个单词来自随机选择的主题。这些主题本身来自于文档在主题上的特征分布，也就是主题单纯形上的一个角点。每个文件有一个这样的分布，训练文档集因此定义了关于主题单纯形的经验分布。
• LDA假定观察到的（训练集）和未看到的（验证集）文档中的每个词都是由随机选择的主题生成的，该主题是从具有一个随机选择参数的分布中抽取的。 从主题单纯形的平滑分布中，每个文档对此参数进行一次采样。
这些差异在图4中突出显示。
我们描述了使用LDA背后的动机，并说明了其与其他潜在主题模型相比的概念优势。在本节中，我们将注意力转向LDA下的推理和参数估计。
为了使用LDA我们需要解决的关键推理问题是计算给定文档的隐藏变量的后验分布：
不幸的是，这种分布通常难以计算。 实际上，为了规范化分布，我们将忽视隐藏变量并根据模型参数重写方程（3）：
这是一个由于在潜在主题的总和中θ和β之间的耦合，而难以处理的函数（Dickey，1983）。Dickey表示这个函数是在Dirichlet分布的特定扩展下的期望，可以用特殊的超几何函数表示。它在贝叶斯环境中可用于删除（或审查，censored 暂时不明白怎么翻译）离散数据，以表示θ的后验（在该设置中，θ是随机参数）（Dickey等，1987）。
尽管后验分布对于精确推断是难以处理的，但是对于LDA可以考虑各种各样的近似推理算法，包括拉普拉斯近似，变分近似和马尔可夫链蒙特卡罗（Jordan，1999）。在本节中，我们描述了一个简单的基于凸性的变分算法，用于推断LDA，并讨论了第8节中的一些替代方案。
基于凸性的变分推理的基本思想是利用Jensen不等式来获得对数似然的可调下界（Jordan et al。，1999）。本质上，人们考虑一系列下界，它们由一组变分参数索引。变分参数由优化程序选择，该程序试图找到最可能的下限。
获得易处理的下界族的简单方法是考虑原始图形模型的简单修改，原始图形模型中一些边和节点已被移除。特别考虑图5（左）中所示的LDA模型。 θ和β之间的有问题的耦合是由于θ，z和w之间的边界而产生的。 通过丢弃这些边和w节点，并赋予所得到的简化图形模型以及自由变分参数，我们获得了潜在变量的一个分布族。这个分布族以下面这个变分分布为特征：
已经指定了简化的概率分布族，下一步是建立一个确定变分参数γ和Φ的值的优化问题。 正如我们在附录A中所示，找到对数似然的紧密下界的期望直接转化为以下优化问题：
因此，通过最小化变分分布和真实后验p（θ, z | w,α,β）之间的KullbackLeibler（KL）发散来找到变分参数的优化值。这种最小化可以通过迭代定点方法实现。 特别是，我们在附录A.3中表明，通过计算KL散度的导数并将它们设置为零，我们得到以下一对更新方程：
最近有新的项目做，没时间翻译啦，以后有时间再填坑，此处省略3000字......
如果是期刊论文进行知网查重的查重方法有两种：1、将需要提交的检测的论文，发送给投稿的期刊杂志社，编辑收到论文后会免费提供一次知网论文查重的服务，但往往最后只会给一个该论文的查重结果，并没有查重报告。2、通过网上的一些知网自助查重网站进行论文查重，这里知网查重入口分为SMLC查重系统和AMLC查重系统，分别对应社科类期刊论文和科技类期刊论文，检测时需注意选择对应系统，并且可以获得详细的查重报告。如果是毕业论文进行知网查重的查重方法有三种：1、学校的图书馆系统内附的知网论文查重系统，一般只需要输入校园学号即可查重，结果会和学校的统一检测结果一样。2、部分学校附近的打印店，一般会有知网查重的镜像系统，同学们可以在这里进行毕业论文的知网查重检测。3、淘宝购买知网论文查重服务，需要注意寻找的靠谱的淘宝卖家。
综述：可以在知网上查到自己发表的论文。
1、百度搜索：中国知网，选择下面的网站打开也可以直接百度搜索这个链接。
2、打开中国知网后，在首页下面位置找到“出版物检索”并打开。输入并搜索杂志名称，如：《中华妇产科》杂志，找到安排的杂志后，点击打开杂志。左边选择：作者，右边输入作者名字（比如叫王杰），按确定键，那么在这个杂志上安排过文章，并且叫这个名字的都会显示出来。找到文章题目并打开就可以了。
3、假如这篇文章就是之前安排在《中华妇产科》上的文章，打开后只能看一小部分， 如果您想要看全文，可以下载下来，最好选择PDF格式下载，因为其他的格式可能打不开或者需要下载知网阅读器cajviewer才能打开，相比之下比较麻烦。
论文的含义：
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2% 。
以上内容参考 百度百科-论文
大概当今所有的研究生毕业论文都会经过中国知网的“学术不端检测”，即便最后不被盲审。这个系统的初衷其实是很好的，在一定程度上能够对即将踏入中国科研界的硕士研究生们一个警示作用：杜绝抄袭，踏实学问。但正所谓“世界万物，有矛就有盾”的哲学观，中国知网的这个“学术不端检测系统”并不是完善的。原因有二，其一是目前的图文识别技术还不够先进；其二是目前的机器识别还达不到在含义识别上的智能化。求索阁一贯的观点就是“战略上蔑视，战术上重视”和“知己知彼百战百胜”。要破敌，必先知敌；要过学术检测这一关，当然必先了解这一关的玄机。一、查重原理 1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。 2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。 3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。 4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。二、快速通过论文查重的七大方法方法一：外文文献翻译法查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。优点：1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也 不会出现抄袭的情况。2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。方法二：变化措辞法将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。优点：1．将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。2．对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。缺点：逐字逐句的改，费时费力。方法三：google等翻译工具翻译法将别人论文里的文字，用google翻译成英文，再翻译回来，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过查重。优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。缺点：有时候需要多翻译几遍，必须先由中文翻译成英文，再翻译成阿尔及利亚语，再翻译成中文。方法四：转换图片法将别人论文里的文字，截成图片，放在自己的论文里。因为知网查重系统目前只能查文字，而不能查图片和表格，因此可以躲过查重。优点：比google翻译法更加方便快捷。缺点：用顺手了容易出现整页都是图片的情况，会影响整个论文的字数统计。方法五：插入文档法将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。优点：此法比方法四更甚一筹，因为该方法日后还可以在所插入的文档里进行重新编辑，而图片转换法以后就不便于再修改了。缺点：还没发现。方法六：插入空格法将文章中所有的字间插入空格，然后将空 格 字 间距调到最小。因为查重的根据是以词为基础的，空格切断了词语，自然略过了查重系统。优点：从查重系统的原理出发，可靠性高。缺点：工作量极大，课可以考虑通过宏完成，但宏的编制需要研究。方法七：自己原创法自己动手写论文，在写作时，要么不原文复制粘贴；要么正确的加上引用。优点：基本上绝对不会担心查重不通过，哪怕这个查重系统的阈值调的再低。缺点：如果说优缺点的话，就是写完一篇毕业论文，可能会死掉更多的脑细胞。呵呵。。。
第一步：先在浏览器搜索知网查重，然后找到知网论文查重入口。知网查重入口有根据不同的论文类型开发出相对应的查重系统，所以在提交论文进行论文查重时，一定要选择适合自己论文的知网查重入口，这样才能够让自己的论文查重结果更加准确，更加符合学校的要求。第二步：在知网论文查重系统中，毕业生们需要将待检测的论文的相关信息填写完整。比如说论文标题、作者姓名和学校名称等。信息写完之后，将自己的论文文档进行上传检测即可，一定要注意规范正确的论文格式。第三步：提交论文至系统之后，支付论文查重费用，等候一段时间后，论文查重完成后会出来查重报告，在查重报告上可以看到重复率结果，以及论文内容中具体是有哪些部分被检测出重复。可以根据检测出的结果进行针对性的修改降重。以上就是知网论文查重的步骤，还有不懂的可以详细咨询指导老师、学长学姐或者是查重系统客服进行了解。
一、用浏览器访问知网论文查重官网入口，选择一个适合自己的知网系统，本科毕业论文选择知网pmlc检测系统，硕士和博士论文选择硕博vip5.3检测系统，如果遇到一些自己无法解决的问题，可以咨询知网查重平台的人工客服。
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三、在论文提交查重前需要支付一定的查重费用。一般各大查重网站支持微信和支付宝付款，付款方式简单而且安全。
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知网查重包括论文正文、原创说明、摘要、图标及公式说明、参考文献、附录、实验研究成果、结语、引言、专利、文献、注释，以及各种表格。大多数高校在每年毕业季时，都会统一发通知说明学校的毕业论文规范和查重说明，学校会统一下发论文样式等内容，一般会详细说明查重的范围。要是学校有具体的要求，那提交到学校的时候必须按照学校所要求的来
目前知网查重有两种方式检测，一是学校提供的免费检测机会，二是登录知网个人查重服务唯一官方网站（）使用文献付费查重。暂不提供研究生付费检测。
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知网目前只有通过学校发布的账号和密码登录才可以进行免费查重。
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首先我们要明确一点，知网论文的检测词条并不一定意味着你的文章和参考文献中的文章完全一样，因为软件能检测出来，有时候我们只是做了一些修改，可能最终表明并不完全一样，但是这样做。只要相似度达到80％以上，就认为是抄袭，一定要警惕。