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1、第一步：把每个网页文本分词，成为词包（bag of words）。第三步：统计网页（文档）总数M。第三步：统计第一个网页词数N，计算第一个网页第一个词在该网页中出现的次数n，再找出该词在所有文档中出现的次数m。
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2、分别从开始遍历两个 字符串数组，比较 相似（相同） 字符百分比。
3、用算法中的求最大相似子字符串的方法LCS或许可以，它可以找到两个字符串中最大相似的子字符串。
4、这个不是java的问题吧，看看深度学习。基础教学就有个是手写文字的判断。可以把样板文字改成楷体，要机器学习学习。最后输入手写文字，看命中率吧。
5、字典的索引就是字本身，遍历字符串，没遇到一个字就加入到字典中，加入的时候判断下，如果索引存在则加1，不存在则创建，然后在取字典最大值，大于6就报错。 上面说的字典可以用java中的hashMap实现。
6、什么是抄袭，一摸一样的叫抄袭？现在人都不会这么傻吧，怎么也得改点。如果是完全相同，把2段代码以流的形式读进来比较。
1、第一步，计算所有评论的tf-idf 值。第二步，使用所有评论的tf-idf 值算出商品描述的tf-idf 值。第三步，计算每一个评论和商品描述之间的tf-idf 余弦相似度。
2、1). Levenshtein.hamming(str1， str2)计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应 位置上不同字符的个数。2). Levenshtein.distance(str1， str2)计算编辑距离（也称为 Levenshtein距离）。
3、要计算两个文本的相似度，只需要计算余弦即可，余弦值越大，两个文本便越相似。
4、linux + thread + progress 这样子可以通过java调用linux命令 linux中有一个comm -12命令来实现比较两个文件的共同数据， 生成一个新文本。
如果大小相等的话，可以打开这两个文件的输入流，字节逐一比较，如果中间有不相等的字节就说明两个文件不相等，然后直接退出比较，需要注意的是文件流要缓冲（BufferedInputStream）。
linux + thread + progress 这样子可以通过java调用linux命令 linux中有一个comm -12命令来实现比较两个文件的共同数据， 生成一个新文本。
两个取样内容， MD5等算法的计算值 不同，则内容一定不同； 计算值相同，则 内容可能相同，但可能性是否达到100%，内容相同的概率是多少，根据编码范围、算法来确定。