Show simple item record

dc.contributor.author BOUREKOUA, Samia
dc.contributor.author OULAD ALI, BOUCHRA
dc.date.accessioned 2023-01-06T11:28:15Z
dc.date.available 2023-01-06T11:28:15Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.uri https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/5088
dc.description.abstract De nos jours, l’utilisation des ordinateurs, de l’Internet et des technologies numériques en général a considérablement augmenté. Cette situation a entraîné la prolifération, la simplicité, et l’accès gratuit aux documents numériques et bases de données ouvertes sur le Web. Le plagiat est l’utilisation du travail ou l’idée de quelqu’un d’autre sans Confession, ce qui est illégal surtout dans le domaine académique. Par conséquent, le développement de méthodes de détection automatique du plagiat a gagné un grand intérêt au cours des trois dernières décennies. La fouille de données peut aider à construire et améliorer l’efficacité des systèmes de détection de plagiat grâce à ses techniques populaires telles la classification, la segmentation et la détection des anomalies. Le but de ce travail est de présenter une étude approfondie des principales méthodes de détection du plagiat. Dans la phase d’expérimentation, nous rapportons notre implémentation JAVA d’une méthode de détection intrinsèque du plagiat intrinsèque basée sur le caractère 3-gram. les résultats obtenus montrent l’utilité de la méthode pour reconiser les passages plagiés. Cependant, dans le cas d’énormes corpus, son efficacité devrait être reconsidérée EN_en
dc.publisher université ghardaia EN_en
dc.subject Detection de plagiat, Plagiat interne , Fouille de données, Similarité EN_en
dc.title Plagiairism detection EN_en
dc.type Thesis EN_en


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account