学术论文查重结果评估数据集AcademicPaperPlagiarismDetectionResultsEvaluation-azharabdulaziz
数据来源：互联网公开数据
标签：学术论文, 查重, 抄袭检测, 评估, 性能指标, TPR, FPR, F1值, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自论文查重系统的评估结果，记录了对学术论文进行抄袭检测后的各项性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态评估结果。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为学术论文查重场景下的评估结果。
数据维度：数据集包括以下关键指标：
TP (True Positive): 真正例，指正确识别出的抄袭论文数量。
FP (False Positive): 假正例，指错误地将非抄袭论文判定为抄袭的论文数量。
TN (True Negative): 真负例，指正确识别出的非抄袭论文数量。
FN (False Negative): 假负例，指错误地将抄袭论文判定为非抄袭的论文数量。
TPR (True Positive Rate): 真正例率，又称灵敏度或召回率。
FPR (False Positive Rate): 假正例率。
TNR (True Negative Rate): 真负例率，又称特异度。
FNR (False Negative Rate): 假负例率。
est_p: 估计的精确度。
est_r: 估计的召回率。
est_f1: 估计的F1值，综合考量精确度和召回率。
Gran: 粒度，可能与检测的细致程度有关。
est_plagDetect: 抄袭检测的估计值。
数据格式：CSV格式，文件名为 AllResults11000.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于论文查重系统的评估结果，已进行结构化处理，便于分析和应用。
该数据集适合用于评估论文查重系统的性能，并进行相关研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于学术论文查重算法的性能评估与比较研究，以及在不同设置下对查重结果的分析。
行业应用：为学术出版、教育机构等提供数据支持，用于评估和改进其使用的查重系统，保障学术诚信。
决策支持：支持学术机构和出版机构在选择和使用查重系统时进行决策，并优化查重策略。
教育和培训：作为学术写作规范、学术道德相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解查重结果的含义，以及如何避免学术不端行为。
此数据集特别适合用于评估查重系统的检测准确性，并分析不同参数设置对检测结果的影响，从而提升查重系统的效率和可靠性。
