一般都是百分之50左右，我个人不建议使用。根据调查，现在许多高校都有检查毕业论文比例的要求。那么论文复核率的规定是什么，一般情况下，本科毕业论文复检率必须低于 30％ 才能合格， 硕士论文复检率要求低于 15％ 才能合格，博士论文复试的比例要求低于 10％ 才能合格。
我们以硕士研究生毕业论文为调查依据。如果重复率在 15％ 以内，通过论文就没有问题了。但是，如果重复校验率在 15％ 到 30％ 之间，则需要导师签名。然而，一般来说，只要在论文中讨论自己的观点，通过论文就不会有大问题。尤其是在那些研究相对透彻和透明的领域，论文审批率约为 50％ 也就不足为奇了。
然而，那些研究领域并不十分彻底和透明。如果检查率在 30％ 到 50％ 之间，则需要学校领导的签名。此时，通过纸张的机会相对较低。如果检查率超过 50％，基本上没有通过的希望。为了避免复检率过高，我们的毕业生此时需要在网上做一些笔试，学生可以在网上搜索。在将毕业论文发送给导师之前，他们应该在互联网上查看保险。
如果重量检查比率太高，修改并上交，这样通过的概率就高得多。最后，我想提醒学生们，根据字数开具的几元钱或复本支票都是假的，不得用作最终草案，否则，这是浪费金钱，为了节省这几十美元，推迟毕业会很麻烦。
关于以上的问题今天就讲解到这里，如果各位朋友们有其他不同的想法跟看法，可以在下面的评论区分享你们个人看法，喜欢我的话可以关注一下，最后祝你们事事顺心。
会查重，为了规范人工智能学院本科生毕业论文的管理，杜绝学术不端的行为，现对“查重”工作规定如下：
第一条 拟申请本科毕业论文答辩的学生，经指导教师同意，在答辩前一个月须向学院提交论文的电子版（具体时间以当年学院规定为准），进行论文的文字复制比比对，逾期未交者不能参加答辩。同时，指导教师需对学生提交的论文版本进行备案。
第二条 经比对，论文总文字复制比超过30%（含30%）的，须重新完成论文，下一年重修；论文总文字复制比超过20%（含20%）但未超过30%的，须修改，经指导教师同意后重新提交论文，进行第二次文字复制比比对。
第三条 经第二次对比，论文总文字复制比超过 15%（含 15%）的，须重新完成论文，下一年重修；总文字复制比低于 15%（不含15%）的论文允许进入申请答辩程序。指导教师需对进入申请答辩程序的论文版本进行备案。
第四条 进入申请答辩程序的论文，以及最后提交给学院的论文，需要与通过文字复制比比对的论文内容基本保持一致。如果有较大修改，需要在指导教师的指导下进行，并需要提交论文的电子版进行再一次的文字复制比比对，总文字复制比低于 20%（不含 20%）的论文允许提交给学院，指导教师需要保存最后提交给学院的论文版本。
第五条 如果学生提交的论文不满足第四条条件，本科毕业论文工作领导小组有权取消其答辩资格及成绩。
第六条 如果学生对文字复制比的比对结果有异议，经指导教师同意，可以向学院提出申诉，学院将提交给院学术委员会进行评议，其评议结果将为最终结果。
1、刍议网络信息技术教育的一些思索2、浅谈网络犯罪3、网络招聘现状模式分析4、应用无线网络技术组建局域网的常见问题分析5、中国网络经济和电子商务问题探析6、net在事务处理的应用探讨7、电子商务下物流模式的探讨8、电子商务信息安全技术研究9、商品类型对网上购物偏好性别差异的影响10、一种电子商务信息安全保障机制 毕业论文答辩的一般程序： 1．学员必须在论文答辩会举行之前半个月，将经过指导老师审定并签署过意见的毕业论文一式三份连同提纲、草稿等交给答辩委员会，答辩委员会的主答辩老师在仔细研读毕业论文的基础上，拟出要提问的问题，然后举行答辩会。2．在答辩会上，先让学员用15分钟左右的时间概述论文的标题以及选择该论题的原因，较详细地介绍论文的主要论点、论据和写作体会。3．主答辩老师提问。主答辩老师一般提三个问题。老师提问完后，有的学校规定，可以让学生独立准备15—20分钟后，再来当场回答，可以是对话式的，也可以是主答辩老师一次性提出三个问题，学员在听清楚记下来后，按顺序逐一作出回答。根据学员回答的具体情况，主答辩老师和其他答辩老师随时可以有适当的插问。4．学员逐一回答完所有问题后退场，答辩委员会集体根据论文质量和答辩情况，商定通过还是不通过，并拟定成绩和评语。5．召回学员，由主答辩老师当面向学员就论文和答辩过程中的情况加以小结，肯定其优点和长处，指出其错误或不足之处，并加以必要的补充和指点，同时当面向学员宣布通过或不通过。至于论文的成绩，一般不当场宣布。相关书籍
进入高校教书以后，每年都会审研究生毕业论文，既有本校的，也有外校的，毛估估算来六七年间，大概审了一两百篇左右的研究生论文，平均每年会过手20到30篇左右。
我个人是全部都看得。
感觉这样答没啥信息价值，以我带研究生的经验，学生更关心的是评审老师会不会误杀自己，以及如何避免误杀。
为了简化这个问题，我把评审论文分为两类。一类是本校论文，这个名义上是盲审，其实总可以查到彼此信息的。另一类是外校论文，这个确实是盲审，由于彼此不认识，杀伐果断不留情面是很自然的。
虽然本校老师也存在所谓四大名捕对本校学生毫不留情，但是，学生大体上不太怕本校审查这个环节。毕竟，大部分老师还是要顾及同事关系的。当然，也存在部分高校内严外松，从而避免学生出去丢人或者影响教育部学科评估的情况，这种情况在我的认知范围属于非常态，故而不展开。
大家普遍害怕的是外校盲审，除非几个盲审得分差异很大（有些学校允许在此情况下二次外审），否则挂了就是延期。我刚入职那会儿，对研究生论文质量的期望太高，要求太严，挂了三分之一的外校论文(那时还是新手，评审论文还好不多，八九本的样子)，还觉得自己太过慈悲，实在对不起那些经历千辛万苦才毕业拿到硕士学位的同学。
有前辈听闻，善意提点之后，我开始系统研究和构建评审校外论文的模式。
论文质量无非是形式质量和内容质量两端。
形式质量主要是形式符合规范，没有抄袭、错字、病句、标点误用，不遗漏页码，目录页码对应准确，分段清晰，排版不超出页边距等等。
内容质量主要是选题新颖，观点独特，资料丰富，技术先进，工作量饱满等等。
能满足形式质量和内容质量双重要求的，自然可以给优秀，不过这个对绝大多数同学没有意义。这世上，优秀的人总归凤毛麟角。
有意义的是形式质量。
过手上百篇论文，形式质量过关的文章其实不多。除了少数年份，每年都会遇到一本不标页码的论文。相当的文章都会出现很多"的的"这类重复打印错误。至于一页一段，段落首行不空格，整段文字没有句号的情况，比比皆是。
在形式质量不过关的情况下，谈内容质量的意义并不大。一篇没有页码的文章，指望能被放过，那就得要求这篇文章给我留下心灵震撼，心灵创伤也行。
每年都有很多学生找我对她/他们的毕业论文提意见，譬如，理论如何完善，分析如何深入。出于职业道德，我也会尽力给出建议。但是，我不得不说，在形式质量未达标的情况下，内容修改的投入产出比很低。
于是，学生会觉得很委屈，明明相对投入了很多精力和时间(寝室那个兄弟花两星期写的文章都飘过了，我可花了三星期)，问了好几个老师的修改建议，最后还是挂了。
问题的实质在于，形式质量是容易把握的。有没有页码、错字，很容易验证。以此为理由评判论文基本不会有争议。
内容质量则不然，在答辩时，许多学生会找出无数理由来说明其文章的首创意义(真的是首创)，主成分分析技术是多么的先进，爬虫技术引领的机器学习是多么的前沿。在无数次的和不同学生交流之后，迟钝的智商才让我明白，一共就二十分钟的答辩时间，给学生从abc解释到莎士比亚的文笔特色是不现实的。
因此，在评审论文时，我主要关注形式质量。查重、错字、格式、页码、标点、图片、表格、排版，没有问题的，再看内容质量。借助办公软件，这个评审是很快的。
查重、错字、格式、页码、标点、图片、表格、排版，没有问题的，我肯定就放过了。少数几处错误，人之常情，也放过了。
事实上，我对自己带的研究生，在毕业论文预答辩前，通常要针对形式修改五遍以上，个别内容实在差的修改七遍以上。至少目前看来学生对外审效果还是比较满意的。
会不会有同学觉得对形式的过分关注，埋没了那些思想上有闪光点的文章？
对绝大多数研究生（也包括本科生），这种担忧可以通过拉长毕业论文创作周期解决。如果论文创作周期超过六个月，我相信绝大多数学生根本不会为自己的思想不能传世而苦恼。
最后，对极少数有志向做优质论文的同学，我有一个很简单的建议。尽量提前写完毕业论文，然后把文章精华部分修改成投稿论文，并结合指导老师的建议投稿本领域的优秀期刊。优秀期刊的双向匿名评审制度一般可以保证在三个月左右的时间内给出专业评审意见和建议，这些意见和建议能够极大提升论文质量。当然，要做好心理准备，这个周期很长，我的经验是要到学生研究生毕业之后文章才能发出来。
何为聚类分析
聚类分析或聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（称为聚类）中的对象（在某种意义上）与其他组（聚类）中的对象更相似（在某种意义上）。它是探索性数据挖掘的主要任务，也是统计 数据分析的常用技术，用于许多领域，包括机器学习，模式识别，图像分析，信息检索，生物信息学，数据压缩和计算机图形学。
聚类分析本身不是一个特定的算法，而是要解决的一般任务。它可以通过各种算法来实现，这些算法在理解群集的构成以及如何有效地找到它们方面存在显着差异。流行的群集概念包括群集成员之间距离较小的群体，数据空间的密集区域，间隔或特定的统计分布。因此，聚类可以表述为多目标优化问题。适当的聚类算法和参数设置（包括距离函数等参数）使用，密度阈值或预期聚类的数量）取决于个体数据集和结果的预期用途。这样的聚类分析不是自动任务，而是涉及试验和失败的知识发现或交互式多目标优化的迭代过程。通常需要修改数据预处理和模型参数，直到结果达到所需的属性。
常见聚类方法
常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计学、模型等类型的算法，典型算法包括K均值（经典的聚类算法）、DBSCAN、两步聚类、BIRCH、谱聚类等。
K-means
聚类算法中k-means是最常使用的方法之一，但是k-means要注意数据异常：
数据异常值。数据中的异常值能明显改变不同点之间的距离相识度，并且这种影响是非常显著的。因此基于距离相似度的判别模式下，异常值的处理必不可少。
数据的异常量纲。不同的维度和变量之间，如果存在数值规模或量纲的差异，那么在做距离之前需要先将变量归一化或标准化。例如跳出率的数值分布区间是[0,1]，订单金额可能是[0,10000 000]，而订单数量则是[0,1000]，如果没有归一化或标准化操作，那么相似度将主要受到订单金额的影响。
DBSCAN
有异常的数据可以使用DBSCAN聚类方法进行处理，DBSCAN的全称是Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，中文含义是“基于密度的带有噪声的空间聚类”。
跟K均值相比，它具有以下优点：
原始数据分布规律没有明显要求，能适应任意数据集分布形状的空间聚类，因此数据集适用性更广，尤其是对非凸装、圆环形等异性簇分布的识别较好。
无需指定聚类数量，对结果的先验要求不高
由于DBSCAN可区分核心对象、边界点和噪点，因此对噪声的过滤效果好，能有效应对数据噪点。
由于他对整个数据集进行操作且聚类时使用了一个全局性的表征密度的参数，因此也存在比较明显的弱点：
对于高纬度问题，基于半径和密度的定义成问题。
当簇的密度变化太大时，聚类结果较差。
当数据量增大时，要求较大的内存支持，I/O消耗也很大。
MiniBatchKMeans
K均值在算法稳定性、效率和准确率（相对于真实标签的判别）上表现非常好，并且在应对大量数据时依然如此。它的算法时间复杂度上界为O(nkt)，其中n是样本量、k是划分的聚类数、t是迭代次数。当聚类数和迭代次数不变时，K均值的算法消耗时间只跟样本量有关，因此会呈线性增长趋势。
但是当面对海量数据时，k均值算法计算速度慢会产生延时，尤其算法被用于做实时性处理时这种弊端尤为明显。针对K均值的这一问题，很多延伸算法出现了，MiniBatchKMeans就是其中一个典型代表。MiniBatchKMeans使用了一个种名为Mini Batch（分批处理）的方法计算数据点之间的距离。Mini Batch的好处是计算过程中不必使用所有的数据样本，而是从不同类别的样本中抽取一部分样本（而非全部样本）作为代表参与聚类算法过程。由于计算样本量少，所以会相应减少运行时间；但另一方面，由于是抽样方法，抽样样本很难完全代表整体样本的全部特征，因此会带来准确度的小幅度下降，但是并不明显。
谱聚类
在大数据背景下，有很多高纬度数据场景，如电子商务交易数据、web文本数据日益丰富。高维数据聚类时耗时长、聚类结果准确性和稳定性都不尽如人意。因为，在高维数据，基于距离的相似度计算效率极低；特征值过多在所有维度上存在簇的可能性非常低；由于稀疏性和紧邻特性，基于距离的相似度几乎为0，导致高维空间很难出现数据簇。这时我们可以选着使用子空间聚类，或是降维处理。
子空间聚类算法是在高维数据空间中对传统聚类算法的一种扩展，其思想是选取与给定簇密切相关的维，然后在对应的子空间进行聚类。比如谱聚类就是一种子空间聚类方法，由于选择相关维的方法以及评估子空间的方法需要自定义，因此这种方法对操作者的要求较高。
使用聚类分析中间预处理
图像压缩
用较少的数据量来表示原有的像素矩阵的过程，这个过程称为图像编码。数据图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的储存空间，这给图像的存储、计算、传输等带来了不便。因此，现在大多数数字网络下的图像都会经过压缩后再做进一步应用，图像压缩的方法之一便是聚类算法。
在使用聚类算法做图像压缩时，我们会定义K个颜色数（例如128种颜色），颜色数就是聚类类别的数量；K均值聚类算法会把类似的颜色分别放在K个簇中，然后每个簇使用一种颜色来代替原始颜色，那么结果就是有多少个簇，就生成了多少种颜色构成的图像，由此实现图像压缩。
图像分割
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣的目标技术和过程，这是图像处理和分析的关键步骤。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等领域。例如从图像中分割出前景人脸信息，然后做人脸识别。聚类算法是图像分割方法的一种，其实施的关键是通过不同区域间明显不同的图像色彩特征做聚类，聚类数量就是要分割的区域的数量。
图像理解
在图像理解中，有一种称为基于区域的提取方法。基于区域的提取方法是在图像分割和对象识别的前提下进行的，利用对象模板、场景分类器等，通过识别对象及对象之间的拓扑关系挖掘语义，生成对应的场景语义信息。例如，先以颜色、形状等特征对分割后的图像区域进行聚类，形成少量BLOB；然后通过CMRM模型计算出BLOB与某些关键词共同出现的概率。
异常检测
异常检测有多种实施方法，其中常用的方法是基于距离的异常检测方法。即使数据集不满足任何特定分布模型，它仍能有效地发现离群点，特别是当空间维度比较高时，算法的效率比基于密度的方法要高得多。算法具体实现时，首先算出数据样本间的距离（如曼哈顿距离、欧氏距离等），然后对数据做预处理后就可以根据距离的定义来检测异常值。
例如，可以使用K-means的聚类可以将离中心店最远的类或者不属于任何一个类的数据点提取出来，然后将其定义为异常值。
聚类算法的选择：
数据为高维数据，那么选取子空间聚类（如谱聚类）
数据量在100万条以内，那么使用k均值较好；如果数据量超过100万条，那么可以考虑使用Mini Batch KMeans
如果数据中存在噪点，那么可以使用基于密度的DBSCAN
如果最求更高的分类准确度，那么选择谱聚类将比K均值准确度更好
