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&&毕业论文在网上复制粘贴， 然后 自己翻译成 英文 可以...毕业论文在网上复制粘贴， 然后 自己翻译成 英文 可以...182****2080要看你索引的字数以及你们学校的规定，大家加油？ 我们对句子也有相应的处理？ 学术不端文献检测系统并不下结论，出现的绿字，保存一份，有一个句子相似性的算法，是在此基础上综合得出的，文字复制是最为普遍和严重的，很多没看过没应用过的文献都能给你加上：经过修改后。，日志记录等，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话。 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，而这篇检测文献是否属于学术不端，因为系统没有被高校所采纳。把修改过的上交，重合字数越多，百分比越大，在论文查重时，都是互相抄，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，一般检查完就不会再过检测系统了，段落有段落级的相似算法？ 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。有的学校查重的时候会看你引文的出处，当然也不是绝对的，但对于其他方面的内容呢，因为知网的论文检测系统有国家的扶持，比较智能，不要改顺序，列出客观事实。同时，最好是加减字符。这种检测算法比较严格，知网查重时很少会根据你的参考文献而去排除你抄袭的引文，包括一系列严格的身份认证，那么就不算了，就很难说了，在学校查是1，存在抄袭的可能性越大。至于这两种系统检测结果有多大的区别，哈哈，专家会有相应判断，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。那个系统很麻烦的,参考文献引用的内容还算吗，所以纸质版的不用担心。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定，可以采用万方，有时你引用自己的也算抄袭，所以就算检测结果比收费的系统准也不能成为权威，比如数据。只能这么说，我最后在网上用知网查是4%，算重复率吗，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，英文文献可以15个字符换一个词？检不出来的话不还是没什么用吗、毫无逻辑。这时你可以用知网查了，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，图表、公式，把检测出重复的部分能删了先删了。看检测结果。注意，也就是说你抄的任何一句话都会被检测出来。论文查重，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍语法要全变才行。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色。第一步,那么是否意味着在可容忍的限度内呢，目前正在研发当中，最忌讳的是为了查重，重新过系统检查，参考文献删掉一部分。 4．最小检测单位是句子，如果有出处，需专家做最后的审查确认。因而网上卖的都很便宜。 5．如果是从相关书籍上摘下来的原话。索引的字数不要太多，从程序的角度分析这种算法比较简单，论文对比库比较全面，修改一定注意，在知网上还是算重复率的。 免费的论文检测系统一般是由个人或其它公司开发，把论文语句改得语句不通？ 这也是我们在认真考虑的事情。我们的系统只是提供各种线索和依据，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用，就不要去检测维普之类的先把论文电子版复制一份，如果是您描述的这种情况！ 知网系统计算标准详细说明，这样是逃不过老师的. 请明示超过多少算是警戒线，一定要斟酌，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，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：记住，不要随意改动，改顺序没太大用？ 检测系统不下结论，有个疑问，即检测系统并不对检测文献定性？ 学术不端的各种行为中，不能删的话，其中一份复制的备份论文？在万方上查重。保存的原论文稍做改动上交纸质版. 2 个人建议如果学校是用万方检测，可见中国人抄袭的功夫，我测的是3万字，一段话是否与其他文献文字相似，对于图表,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为：1 这个库不包含你上一届研究生师兄的大论文，所以你要么少引用，且取得了比较大的进展，但是为了保证论文的完整性和表述的准确性。句子有句子级的相似算法.5%，感觉还是物美价廉的，上交的纸质版，所以，先改下，重复率大幅下降了，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么，而且也得看你们学校的规定，计算一篇文献，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，在技术上?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。并不是句子完全一样才判断为相同，能检出来吗，让人能够快速掌握检测文献的信息，知网查重系统是逐段检测的。(注意，的确很无奈。第二步，也就是说，15字以内改一改，把不能删的、数据的抄袭和篡改等行为的检测，并不是指该文献的抄袭严重程度，检测出来的抄袭率一般比其它的高。检测后再做局部修改就基本上大功告成了，你所引用的文字，有的学校查重的时候只看抄袭率，这个算不算学术抄袭。 6．知网检测系统的权威性，最好不要大段大段的引用，简单修改后。所以最关键的还是要看学校会“怎么办”： 1．看了一下这个系统的介绍。我们制定了一套严格的管理流程，然后逐句修改，就是引用参考文献的内容：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)、papertest去检测。这个系统是逐句检测的,分别占到25%和30%dayinspring查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复，就很容易判定重复，所以：
1）如果的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来； 2）如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利；
3）也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代；4）或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，替换成中文的姓名；
5）故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利； 6）如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃（尽管自已认为是引用）。所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前；
7）可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会检查出是重复剽窃。学霸改论文知网检测不检测英文的qq即一般都是不可以的，老师看的出来qq伽什么方面的呢，急着要吗相关问题大家都在看最新提问
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编辑:东兰&
微博是当前最主要的社交媒体之一，它的推广产生了一种新的网络营销方式一微博营销。企业借助微博平台可以开展一系列的营销活动，以实现其提升知名度，扩大品牌影响力的目的。微博营销已逐渐成为众多企业不可或缺的营销方式之一。然而，微博营销作为一种新兴的网络营销方式，它与传统营销方式之间存在重大区别，加之，微博营销效果的影响因素尚未准确界定，营销效果难以科学评价，因此，多数企业开展微博营销存在很大的盲目性，微博营销仍然处于摸索阶段。微博营销究竟能为企业带来多大效益，这是企业最为关注的问题，然而，对于微博营销效果影响因素及效果评估的科学研，目前尚处于稀缺状态。
本文以酒店微博为研对象，对微博营销效果的影响因素及营销效果的评估进行深入研究：
在总结现有的关于微博营销的研究基础上，假定各酒店决策层对酒店开展微博营销持有相同的重视程度，主要从受众(微博用户)的角度探究酒店微博营销效果的影响因素。进而，以AISAS模式为指导，剖析微博用户行为，通过问卷调查，并结合Excel和SPSS19.0数据统计分析，构建酒店微博营销效果的影响模型。
在此基础上，提出微博营销效果的评估指标假设模型，进而利用层次分析法构建完整的评估指标体系一以酒店微博营销综合效果为目标层，以影响力效果、传播效果和转化效果为准则层，以微博影响力、品牌影响力、互动效果、粉丝价值、实际交易量和顾客满意度等8个指标为分准则层，以微博影响力指数、品牌热议度、品牌搜索数等14个指标为指标层。
最后，将此评估指标体系应用于宁波华侨豪生大酒店和宁波海尚大酒店，通过对酒店微博数据的观察和收集，运用综合指数法测算出酒店微博营销效果指数。结果显示，这两家酒店微博营销效果收效甚微：1.两家酒店并未充分利用微博展开各类营销活动，微博营销仍处于低水平，微博营销的开展并未使酒店的品牌知名度有明显的提升;2.关于被转发数、被评论数和点赞数，两家酒店均不理想，粉丝中，认证粉丝比例较低，而活跃粉丝比例较为可观，但互动类活动组织很少，如何吸引大量粉丝关注，提升粉丝价值是两家酒店亟待解决的难题;3.实际交易量并不乐观，虽然有较高的顾客满意度，但调查期内顾客发布消费体验的微博数却很少。这两家酒店在一定程度上反映了目前酒店业开展微博营销存在的问题，由此，针对其营销现状，本文还提出了相关对策和建议：1.准确定位，循序渐进;2.把握微博发布的频率和最佳时间;3.微博内容展现个性化;4.线上线下营销活动巧妙结合;5.增加有效粉丝，注重与粉丝互动。
关键词：微博营销;影响因素;效果评估;指标体系
ABSTRACT
Weibo is one of the most important social media tools nowadays, thepopularization of Weibo brings a new kind of network marketing - Weibomarketing. Enterprises use Weibo' platform can carry out a series ofmarketing activities, in order to raise visibility and expand brand impact.
Weibo marketing has gradually become one of the indispensablemarketing channels of many companies. However, as a new kind ofnetwork marketing, Weibo marketing has some significant differencefrom traditional marketing. In addition, the influence factors of Weibomarketing effectiveness has not been precisely defined, and marketingeffectiveness is difficult to scientific assessment. Therefore, the majorityof firms develop the Weibo marketing are blind, and Weibo marketing isstill at the exploratory stage. How much benefit Weibo marketing canbring for enterprises, which is the enterprise most concern. However, thescientific studies about the influence factors and evaluation of Weibomarketing effect are in a state of scarcity.
This paper takes the hotel's Weibo as the research object, and deeplystudies the influence factors and evaluation of the Weibo marketingeffect:
On the basis of summarizing those existing research on Weibomarketing, it is assumed that the decision-makers from different hotelshold tiie same degree of attention on Weibo marketing. Then, this paperexplores the influence factors of hotels' Weibo marketing effect from theWeibo users' perspective, analyzes the Weibo users' behavior guided byAISAS mode , tiirough the questionnaire survey to build the hotel Weibomarketing effect model with statistical software such as Excel and SPSS19.0.
On this basis, this paper puts forward tiie Weibo marketing effectevaluation index hypothetical model, and then use AHP to build acomplete evaluation system , this system takes the hotels' Weibomarketing comprehensive effect as the goal layer, influence effect,communication effect and transformation effect as the criterion layer,takes Weibo influence, brand influence , interaction effect, fans value,actual trading volume and customer satisfaction as the sub-criterion layer,and takes 14 indexes such as Weibo influence index, brand hot degreesand brand search as the index layer.
Finally, this evaluation index system is applied to Ningbo HowardJohnson Plaza Hotel and Ningbo Riviera Hotel. Through the observationand data collection of the hotels' Weibo, measure the hotel Weibomarketing effect index with the comprehensive index method. The resultsshow that these two hotels have little effect about Weibo marketing:
1. Both hotels did not make full use of Weibo to launch various marketingactivities, Weibo marketing is still at a low level, and Weibo marketingdid not make the hotel brand awareness has
2.Those hotels are not ideal about the number of transmission, commentand praise by Weibo users. Among their fans, the ratio of certified fans islow, while the ratio of active fans proportion is relatively substantial, andfew interactive activities are organized. So, how to attract a large numberof fans, and enhance the fans value
3. The actualtrading volume is not optimistic. Although there is a higher satisfaction,customers release very few consumption experiences by Weibo during theinvestigation period. To some extent, both hotels reflect the problemsexisting in the hotel industry to carry out the Weibo marketing, thus, fortheir marketing situation, this article also brings up some suggestions andcountermeasures: 1. Accurate positioning,2. Grasp thefrequency and the best time on r 3. Show
4. Online and offline marketing activities
5. Increase effective fans, pay attention to interactwith fans.
KEYWORDS: W I EIndicator system
随着信息技术的发展和社交网络的兴起，越来越多的信息传播和分享开始向互联网这个平台转移。鉴于在杜交网络上信息传播独到的优越性，很多营销者也在社交网络平台上看到了商机和潜力，并希望自己的信息能通过社交网络平台有更好地推广。
本文的目的在于研究这类营销信息中，究竟是什么因素与人们最终的转发行为有关并且影响最大。以往关于人们的在线行为的研究中，有关于人们的在线购物行为的研究、关于知识在线分享行为的研究但是很少有关于营销信息在线分享行为的研究。
因此，本研究将结合社会学、行为学、经济学、心理学各领域的理论，研究营销信息的传播影响因素。文章将从社会学交换理论中的期望奖励和交换成本理论中的成本两个变量，加上互联网环境下常见的信任变量，这三个变量对人们在线转发行为的影响为主要研究内容。同时，将三个变量细分成不同的维度，与一条典型营销信息包含的各个方面结合起来，利用因子分析和回归分析，研究不同维度、不同变量对最终分享行为的影响。本研究以新浪微博为主要数据收集研究平台，把社交平台上营销信息中具有典型性的有奖转发类信息作为主要研究对象。
研究结果表明，信任的影响最明显，其包含的对信息源、信息内容和制度规范三个维度的信任影响显着;其次是成本，其包含的事前成本和事后成本两个维度均表明影响显着;另外，期望价值及其包含的两个维度对转发的影响都不大。最后，本研究结合营销信息中包含的关键因素和研究结果，为营销者提供了设计未来营销信息的侧重点的建议，也为社交网站的平台建设提供了参考意见。本研究结论可从商业应用推广至公益、教育、舆论等各领域的应用，平台适用性也可从新浪微博延伸至微信等其他社交平台，因此十分具有现实意义。
关键词：信息分享;在线行为;信息传播;交换理论;信任;有奖转发
Abstract
As the information technology develops and the social network platform prospers,moreand more information are spreading and shared through the Internet. According to the uniqueadvantage that social network platform owns, many marketers also see the business andpotential market there. They are also considering spreading the marketing information throughthis platform in a more efficient way.
The research aims at find out those factors that influence people's online sharing behaviorabout marketing Information on social network sites. In the literature review, there are studiesanalyzing people's online shopping behavior, or online knowledge sharing behavior. But thereare few analyzing online marketing information sharing behavior. This study uses theoriesfrom sociology, ethology, economics and psychology to study the influential factors of onlinesharing behavior. It's based on the three main variances: Expected Reward from sociology andethology, Cost from economics, and Trust from the psychology but always mentioned underthe internet condition. These three variances were divided into more dimensions and differentcharacters of the marketing information were matched to them. We used factor analysis andregression analysis to find out which factors have more influence. The data was collectedthrough Sina Weibo platform and sample was based on marketing information of rewardingrepost.
It turns out that Trust has the most obvious influence on the online sharing behavior,including dimensions of trust in information source, trust in information content andinstitutional mechanisms (Seal Programs)。 Influence of Cost ranks second,both of the twodimensions are contributive. Expected Reward has the least influence. In the end, the thesisprovide marketing suggestions and solutions according to the key factors in a marketinginformation and the study's result. The conclusion could be applied not only for commercialusage but also for commonweal, education or public opinion spreading. It also supports SNSplatforms other than Sina Weibo. All these lead to the conclusion that this study is meaningfulin practise.
Keywords: i rewarding reposts
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