EI会议论文代码是否要做查重？

EI会议论文的查重机制已趋于成熟，但许多研究者仍对"代码是否纳入查重范围"存在困惑。接下来aeic小编带大家系统解析代码查重的技术原理、实施现状及应对策略，帮助科研工作者厘清这一关键问题。

一、代码查重的技术可行性

随着学术不端检测技术的迭代，代码查重已从概念走向实践。当前主流查重系统通过抽象语法树（AST）分析、代码指纹提取及语义相似度计算等技术，能够有效识别代码的结构相似性与逻辑抄袭。与文本查重不同，代码检测更关注算法实现、函数命名及控制流特征，即便变量名被修改，核心逻辑的雷同仍难逃算法识别。国际知名工具如MOSS、JPlag及Turnitin的代码检测模块，已被全球多所高校和出版社采用，技术成熟度足以支撑大规模筛查。

二、EI会议的差异化实践

EI（工程索引）会议对代码查重的态度呈现显著分化。计算机科学、软件工程等强代码依赖领域，部分顶级会议（如IEEE/ACM旗下会议）已明确要求提交源代码或伪代码，并启动专项检测。这类会议通常与Code Ocean、GitHub等平台合作，实现代码可复现性审查与相似性分析的双重把关。然而，多数EI会议仍聚焦于论文文本的创新性，代码仅作为辅助材料，不强制纳入查重流程。这种差异源于学科特性：理论研究为主的会议更关注数学推导与文字表述，而工程应用类会议则视代码为核心成果载体。

三、代码抄袭的潜在风险

即便会议未明文规定代码查重，研究者仍需警惕三重风险。其一，同行评审的"火眼金睛"：领域专家常通过阅读伪代码或关键算法描述，识别出与开源项目或已发表论文的雷同之处，此类隐性审查比机器检测更具穿透力。其二，发表后的追溯机制：随着预印本平台与开源社区的联动加强，论文上线后若被举报代码抄袭，出版商仍可启动事后调查，导致论文撤稿与个人学术声誉受损。其三，知识产权纠纷：直接复制受版权保护的代码片段，可能引发法律层面的侵权责任，远超学术不端的范畴。

四、合规使用代码的实践建议

规避代码查重风险的核心在于"透明与重构"。首先，明确标注引用来源，对借鉴的开源代码、算法库或同事工作，需在注释与致谢中规范说明，符合学术共同体的引用伦理。其次，实现"功能性重写"而非"表面性修改"，即深入理解算法原理后，采用不同编程范式、数据结构或优化策略重新实现，确保代码的独创性表达。最后，善用查重预检工具，在投稿前使用开源检测工具（如SIM或CCFinder）自查，识别无意识的相似片段。

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