论文查重软件排行榜以下三个好。
1、知网论文查重软件数据库比较强大，并且可以分类对论文进行检测，有本科论文查重入口，硕博论文查重入口，职称论文查重入口，初稿论文查重入口等。
是目前高校使用最多的软件。对于本科毕业论文检测拥有独特的大学生联合对比数据库。检测结果基本上跟学校一致。
2、万方、维普是这几年兴起的论文查重软件，数据库没有知网齐全。版本也没有知网多，如果学校要求使用这两个查重，大家就可以去选择，如果没有要求选择这两个系统，大家就不要存在侥幸心理。
3、paperfree论文查重软件，是比较长久的论文查重软件，仅次于知网论文查重，在市场上得到了很多学校和毕业生的认可，也是很多学校要求使用的论文查重系统，查重速度快，查重结果准确，费用非常的低。
综述类:
1、Towards the
Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and
Possible Extensions。最经典的推荐算法综述
2、Collaborative Filtering Recommender Systems. JB Schafer 关于协同过滤最经典的综述
3、Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments
4、项亮的博士论文《动态推荐系统关键技术研究》
5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等
6、Recommender systems L Lü, M Medo, CH Yeung, YC Zhang, ZK Zhang, T Zhou
Physics Reports 519 (1), 1-49 （ ）
个性化推荐系统评价方法综述.周涛等
协同过滤：
1.matrix factorization techniques for recommender systems. Y Koren
2.Using collaborative filtering to weave an information Tapestry. David Goldberg （协同过滤第一次被提出）
3.Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms. Badrul Sarwar , George Karypis, Joseph Konstan .etl
4.Application of Dimensionality Reduction in Recommender System – A Case Study. Badrul M. Sarwar, George Karypis, Joseph A. Konstan etl
5.Probabilistic Memory-Based Collaborative Filtering. Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu,and Hans-Peter Kriegel
6.Recommendation systems:a probabilistic analysis. Ravi Kumar Prabhakar Raghavan.etl
7.Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering. Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York
8.Evaluation of Item-Based Top- N Recommendation Algorithms. George Karypis
9.Probabilistic Matrix Factorization. Ruslan Salakhutdinov
10.Tensor Decompositions,Alternating Least Squares and other Tales. Pierre Comon, Xavier Luciani, André De Almeida
基于内容的推荐：
1.Content-Based Recommendation Systems. Michael J. Pazzani and Daniel Billsus
基于标签的推荐：
1.Tag-Aware Recommender Systems: A State-of-the-Art Survey. Zi-Ke Zhang(张子柯), Tao Zhou(周 涛), and Yi-Cheng Zhang(张翼成)
推荐评估指标：
1、推荐系统评价指标综述. 朱郁筱，吕琳媛
2、Accurate is not always good：How Accuacy Metrics have hurt Recommender Systems
3、Evaluating Recommendation Systems. Guy Shani and Asela Gunawardana
4、Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems. JL Herlocker
推荐多样性和新颖性：
1. Improving recommendation lists through topic diversification. Cai-Nicolas Ziegler
Sean M. McNee, Joseph A.Konstan,Georg Lausen
Fusion-based Recommender System for Improving Serendipity
Maximizing Aggregate Recommendation Diversity：A Graph-Theoretic Approach
The Oblivion Problem：Exploiting forgotten items to improve Recommendation diversity
A Framework for Recommending Collections
Improving Recommendation Diversity. Keith Bradley and Barry Smyth
推荐系统中的隐私性保护：
1、Collaborative Filtering with Privacy. John Canny
2、Do You Trust Your Recommendations? An Exploration Of Security and Privacy Issues in Recommender Systems. Shyong K “Tony” Lam, Dan Frankowski, and John Ried.
3、Privacy-Enhanced Personalization. Alfred Kobsa.etl
4、Differentially Private Recommender Systems：Building Privacy into the
Netflix Prize Contenders. Frank McSherry and Ilya Mironov Microsoft Research,
Silicon Valley Campus
5、When being Weak is Brave: Privacy Issues in Recommender Systems. Naren Ramakrishnan, Benjamin J. Keller,and Batul J. Mirza
推荐冷启动问题：
1.Tied Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations. Asela Gunawardana.etl
2.Pairwise Preference Regression for Cold-start Recommendation. Seung-Taek Park, Wei Chu
3.Addressing Cold-Start Problem in Recommendation Systems. Xuan Nhat Lam.etl
4.Methods and Metrics for Cold-Start Recommendations. Andrew I. Schein, Alexandrin P opescul, Lyle H. U ngar
bandit(老虎机算法,可缓解冷启动问题):
1、Bandits and Recommender Systems. Jeremie Mary, Romaric Gaudel, Philippe Preux
2、Multi-Armed Bandit Algorithms and Empirical Evaluation
基于社交网络的推荐：
1. Social Recommender Systems. Ido Guy and David Carmel
A Social Networ k-Based Recommender System(SNRS). Jianming He and Wesley W. Chu
Measurement and Analysis of Online Social Networks.
Referral Web：combining social networks and collaborative filtering
基于知识的推荐：
1、Knowledge-based recommender systems. Robin Burke
2、Case-Based Recommendation. Barry Smyth
3、Constraint-based Recommender Systems: Technologies and Research Issues. A. Felfernig. R. Burke
其他：
Trust-aware Recommender Systems. Paolo Massa and Paolo Avesani
毕业论文是学术论文的一种形式，为了进一步探讨和掌握毕业论文的写作规律和特点，需要对毕业论文进行分类。由于毕业论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，毕业论文就有不同的分类方法。
按内容性质和研究方法的不同可以把毕业论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文。后三种论文主要是理工科大学生可以选择的论文形式，这里不作介绍。文科大学生一般写的是理论性论文。理论性论文具体又可分成两种：一种是以纯粹的抽象理论为研究对象，研究方法是严密的理论推导和数学的运算，有的也涉及实验与观测，用以验证论点的正确性。另一种是以对客观事物和现象的调查、考察所得观测资料以及有关文献资料数据为研究对象，研究方法是对有关资料进行分析、综合、概括、抽象，通过归纳、演绎、类比，提出某种新的理论和新的见解。
按议论的性质不同可以把毕业论文分为立论文和驳论文。立论性的毕业论文是指从正面阐述论证自己的观点和主张。一篇论文侧重于以立论为主，就属于立论性论文。立论文要求论点鲜明，论据充分，论证严密，以理和事实服人。驳论性毕业论文是指通过反驳别人的论点来树立自己的论点和主张。如果毕业论文侧重于以驳论为主，批驳某些错误的观点、见解、理论，就属于驳论性毕业论文。驳论文除按立论文对论点、论据、论证的要求以外，还要求针锋相对，据理力争。
本科用万方、研究生硕士阶段用知网、基本要求是30%以下，严格的重点的211工程重点大学是20%以下，希望能帮到你。 关于知网相关抽查规定： 有规定的，可以进行第一次修改，修改之后通过就可以答辩，如果第二次不通过就算结业，在之后4个月内还要交论文或者设计的。这个是在抄袭30%的基础上的。 如果抄袭50%以上的话，直接结业 在之后4个月内还要交论文或者设计的。1．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），包括与他人已有论文、著作重复总字数比例在30%至50%（含50%）之间的，需经本人修改。修改后经过再次检测合格后，方可参加学院答辩。再次检测后仍不合格的，按结业处理。须在3 个月后提交改写完成的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。2．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），且与他人已有论文、著作重复总字数比例超过50%的，直接按结业处理。须在4 个月后提交改写的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。 知网系统计算标准详细说明： 1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？ 学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？ 百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。 3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？ 这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。 4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？ 我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。 5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？ 检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。 6．知网检测系统的权威性？ 学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。 第一步：初稿一般重复率会比较高(除非你是自己一字一句写的大神)，可以采用万方、papertest去检测，然后逐句修改。这个系统是逐句检测的，也就是说你抄的任何一句话都会被检测出来。这种检测算法比较严格，从程序的角度分析这种算法比较简单。因而网上卖的都很便宜，我测的是3万字，感觉还是物美价廉的。(注意：1 这个库不包含你上一届研究生师兄的大论文，修改一定注意. 2 个人建议如果学校是用万方检测，就不要去检测维普之类的 先把论文电子版复制一份，保存一份。看检测结果，其中一份复制的备份论文，把检测出重复的部分能删了先删了，把不能删的，15字以内改一改，最好是加减字符，不要改顺序，改顺序没太大用，参考文献删掉一部分，不能删的话，先改下，英文文献可以15个字符换一个词。把修改过的上交，重新过系统检查。保存的原论文稍做改动上交纸质版。那个系统很麻烦的，很多没看过没应用过的文献都能给你加上，可见中国人抄袭的功夫，都是互相抄，但是为了保证论文的完整性和表述的准确性，不要随意改动，上交的纸质版，一定要斟酌，一般检查完就不会再过检测系统了，所以纸质版的不用担心。 第二步：经过修改后，重复率大幅下降了。这时你可以用知网查了，知网查重系统是逐段检测的，比较智能。检测后再做局部修改就基本上大功告成了，我最后在网上用知网查是4%，简单修改后，在学校查是1.5%。 注意：记住，最忌讳的是为了查重，把论文语句改得语句不通、毫无逻辑，这样是逃不过老师的，哈哈，大家加油！
PaperYY和PaperPass免费论文查重系统世界上最接近标准中文论文的相似度免费论文检测网站；提供免费论文查重，免费论文检测系统，毕业论文抄袭检测。团队来自全国各大学。通过自己多年的学习经验，了解各个学习阶段抄袭的问题，我们将与您分享这些经验。采用云计算技术，将全国各大知名检测网站整合为一体，形成了数量最多的检测类型，适合各种需要用户的官方免费检测平台。目标是为全国学生提供最合适的论文检测系统。
一、公司背景简介：
PaperPass和PaperYY都是专业的自助测试平台，致力于“为本硕”，以及专业职称，提供论文检测服务，帮助数十万学生顺利通过学校的论文检测。三年来，我们一直致力于不断提高论文检测质量和用户体验。现在我们拥有最完整的品种和最权威的测试系统。PaperPass检测系统的官方网站包括知网论文，大学论文检测系统，期刊论文检测，万方论文检测，维普论文检测，大雅论文检测）授权的网站，只提供检测入口，通过论文测试服务检测系统提供的官方网站。本站检测结果与官方检测结果一致，绝对可信。同时，我们不会提供任何与书写有关的服务，防止文件泄漏，保护客户的隐私。
二、系统优势：
PP查重系统具有指纹数据超过120亿，覆盖了大多数期刊、书籍、论文和互联网数据；2.在过去几年中，基于大数据云的准确率高达90%。前处理指纹技术，二级响应，让检测看上去不止是准确。3.paperpass查重官网有一个多年研发的基于大数据指纹比对算法，与传统的指纹比对算法相比，速度提高了10倍，在保证检测质量的情况下，可以在几秒钟内算出查重结果；4.自建对比库，检测搜索效果更高。PP查重官网系统支持注册用户建立自己的专用对比库，不再需要担心自己的“借鉴”的文章不包括在内，同时支持自定义库，用户可以上传自己的参考资料，提高检测效果。
三、亮点介绍
PaperYY和paperpass查重入口可以免费检测几千字的体验活动，算法和比较数据的各检测系统的不同，测试结果并不完全相同，但抄袭的内容可以帮助您标记，便于修改。
