1-1Github链接：https://github.com/Daliwww/3119009434---

1-2计算模块接口的设计与实现过程。

• 算法选择:

刚开始查阅资料的时候先找到的是simhash函数，在用自己的文本进行初步测试时发现得出的测试结果不忍直视，就放弃了。然后又看到了评价很好的TF-IDF模型，可是自己查重效果也不太好，原因是语料库不够多，没有足够的训练样本，不适用于这种一对一文档对比。还有看到其他几种方法，总会出现一些能力之外的错，最后终于找到简单易懂的余弦算法

• 解题思路：

1.第一步肯定是简单地读取文档
2.接下来就是处理文本，这里我选择了最简单也适合我的jieba分词，不禁感叹python的方便
3.分词完就是可以用各种方法进行计算了
4.最后在指定路径输出结果

• 余弦算法的流程：

（1）找出两篇文章的关键词
（2）每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频
（3）生成两篇文章各自的词频向量
（4）计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。

• 函数定义：

这里我主要定义了三个函数：
1.去标点符号

2.建立词袋模型

3.余弦相似度的计算

1-3计算模块接口部分的性能改进。

• 几点问题：

1.标点符号的去除，效果还是有的
2.cos方法在计算短文本重复率有较好的性能，而在计算长文本容易结果偏高（如下图）
（ps:因为为了更好地观察文本相似度，这一步骤没有取小数点后两位）

改进：不再直接用jieba分词处理后的文本建立词典，而是通过提取关键词来建立词典（这次的结果就比较符合预期了）

3.关键词数的选择对结果影响很大，但是对于一篇文档重要的词数不容易确定（有些精炼，有些啰嗦）

（因为想展示关键词的影响，所以在词数选择时选择了比较极端的情况（极大和极小））
想法：我是比较想用去除自定义停用表的方法，但是因为不能读写其他的文件，就只能pass了。

• 性能分析：

从总时间来看，2.5s，要求以内（毕竟余弦虽然准确率没有其他方法高，但是好歹跑的快）

1-4计算模块部分单元测试展示。

• 代码如下：

import codecs
import re
import jieba.analyse
import math
#去除文本内的空格、中文标点符号
def del_reg(filename):
      reg = "[^0-9A-Za-z\u4e00-\u9fa5]"
      file_content = re.sub(reg, '', filename)
      return file_content
#建立词袋模型，将中文词语降维成二维向量
def code(keyword, dictionary):
    array = [0] * len(dictionary)
    for content in keyword:
        array[dictionary[content]] += 1
    return array
#通过计算两个向量的余弦距离来求文本相似度
def cos(vector1, vector2):
    vector_sum = 0
    fq1 = 0
    fq2 = 0
    for content in range(len(vector1)):
        vector_sum += vector1[content] * vector2[content]
        fq1 += pow(vector1[content], 2)
        fq2 += pow(vector2[content], 2)
    try:
        answer = round(float(vector_sum) / (math.sqrt(fq1) * math.sqrt(fq2)), 3)
    except ZeroDivisionError:
        answer = 0.0
    return answer
#encoding='utf-8'
#file_path1 = input("文件1路径：")
#file_path2 = input("文件2路径：")
file_path1='sim_0.8/orig.txt'
fileList=['sim_0.8/orig.txt', 'sim_0.8/orig_0.8_add.txt', 'sim_0.8/orig_0.8_del.txt','sim_0.8/orig_0.8_dis_1.txt', 'sim_0.8/orig_0.8_dis_3.txt','sim_0.8/orig_0.8_dis_7.txt','sim_0.8/orig_0.8_dis_10.txt',
'sim_0.8/orig_0.8_dis_15.txt','sim_0.8/orig_0.8_mix.txt','sim_0.8/orig_0.8_rep.txt']
for r in range(0,10):
    file1 = codecs.open(file_path1, mode='r', encoding='utf-8').read()
    file2 = codecs.open(fileList[r], mode='r', encoding='utf-8').read()
    file1 = del_reg(file1)
    file2 = del_reg(file2)
    #提取文本里的关键词
    keyword1 = jieba.analyse.extract_tags(file1, topK=200, withWeight=False)
    keyword2 = jieba.analyse.extract_tags(file2, topK=200, withWeight=False)
    #将文档1和文档2提取到的关键词合并成一个集合
    word_set = set(keyword1).union(set(keyword2))
    #建立一个词典
    word_dict = dict()
    i = 0
    #将两篇文章出现的关键词存入到字典里
    for word in word_set:
        word_dict[word] = i
        i += 1
    file1_code = code(keyword1, word_dict)
    file2_code = code(keyword2, word_dict)
    result = cos(file1_code, file2_code)
    print("文档1和文档%d的相似度是：%.2f" % (r+1, result))

控制台输出结果如下：

输出结果还是可以接受的吧，至少不是毫无区分度。

• 覆盖率：

1-5计算模块部分异常处理说明。

1.当给出路径不存在可以读取的文件时：

2.当进行余弦计算时出现0：

1-6psp表格：

PSP2.1	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划	60	80
Estimate	估计这个任务需要多少时间	10	20
Development	开发	40	60
Analysis	需求分析 (包括学习新技术)	300	360
Design Spec	生成设计文档	30	30
Design Review	设计复审	10	30
Coding Standard	代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	20	60
Design	具体设计	40	40
Coding	具体编码	240	300
Code Review	代码复审	60	120
Test	测试（自我测试，修改代码，提交修改）	40	100
Reporting	报告	60	60
Test Repor	测试报告	40	50
Size Measurement	计算工作量	60	40
Postmortem & Process Improvement Plan	事后总结, 并提出过程改进计划	60	40
	合计	1010	1390

一些总结：

刚开始看到这个题目，完全不理解应该怎么做，但是一步步摸索，一步步去看大佬的代码，自己就有思路了，虽然依旧比较粗糙，但是收益颇丰。