A grande quantidade de artigos científicos disponíveis on-line faz com que seja mais fácil para estudantes e pesquisadores reutilizarem texto de outros autores, e torna mais difícil a verificação da originalidade de um determinado texto. Reutilizar texto sem creditar a fonte é considerado plágio. Uma série de estudos relatam a alta prevalência de plágio no meio acadêmico e científico. Como consequência, inúmeras instituições e pesquisadores têm se dedicado à elaboração de sistemas para automatizar o processo de verificação de plágio. A maioria dos trabalhos existentes baseia-se na análise da similaridade do conteúdo textual dos documentos para avaliar a existência de plágio. Mais recentemente, foram propostas métricas de similaridade que desconsideram o texto e analisam apenas as citações e/ou referências bibliográficas compartilhadas entre documentos. Entretanto, casos em que o autor não referencia a fonte original pode passar despercebido pelas métricas baseadas apenas na análise de referências/citações. Neste contexto, a solução proposta é baseada na hipótese de que a combinação de métricas de similaridade de conteúdo e de citações/referências pode melhorar a qualidade da detecção de plágio. Duas formas de combinação são propostas: (i) os escores produzidos pelas métricas de similaridade são utilizados para ranqueamento dos pares de documentos e (ii) os escores das métricas são utilizados para construir vetores de características que serão usados por algoritmos de Aprendizagem de Máquina para classificar os documentos. Os experimentos foram realizados com conjuntos de dados reais de artigos científicos. A avaliação experimental mostra que a hipótese foi confirmada quando a combinação das métricas de similaridade usando Aprendizagem de Máquina é comparada com a combinação simples. Ainda, ambas as combinações apresentaram ganhos quando comparadas com as métricas aplicadas de forma individual. / The large amount of scientific documents available online makes it easier for students and researchers reuse text from other authors, and makes it difficult to verify the originality of a given text. Reusing text without crediting the source is considered plagiarism. A number of studies have reported on the high prevalence of plagiarism in academia. As a result, many institutions and researchers have developed systems that automate the plagiarism detection process. Most of the existing work is based on the analysis of the similarity of the textual content of documents to assess the existence of plagiarism. More recently, similarity metrics that ignore the text and just analyze the citations and/or references shared between documents have been proposed. However, cases in which the author does not reference the original source may go unnoticed by metrics based only on the references/citations analysis. In this context, the proposed solution is based on the hypothesis that the combination of content similarity metrics and references/citations can improve the quality of plagiarism detection. Two forms of combination are proposed: (i) scores produced by the similarity metrics are used to ranking of pairs of documents and (ii) scores of metrics are used to construct feature vectors that are used by algorithms machine learning to classify documents. The experiments were performed with real data sets of papers. The experimental evaluation shows that the hypothesis was confirmed when the combination of the similarity metrics using machine learning is compared with the simple combining. Also, both compounds showed gains when compared with the metrics applied individually.

A grande quantidade de artigos científicos disponíveis on-line faz com que seja mais fácil para estudantes e pesquisadores reutilizarem texto de outros autores, e torna mais difícil a verificação da originalidade de um determinado texto. Reutilizar texto sem creditar a fonte é considerado plágio. Uma série de estudos relatam a alta prevalência de plágio no meio acadêmico e científico. Como consequência, inúmeras instituições e pesquisadores têm se dedicado à elaboração de sistemas para automatizar o processo de verificação de plágio. A maioria dos trabalhos existentes baseia-se na análise da similaridade do conteúdo textual dos documentos para avaliar a existência de plágio. Mais recentemente, foram propostas métricas de similaridade que desconsideram o texto e analisam apenas as citações e/ou referências bibliográficas compartilhadas entre documentos. Entretanto, casos em que o autor não referencia a fonte original pode passar despercebido pelas métricas baseadas apenas na análise de referências/citações. Neste contexto, a solução proposta é baseada na hipótese de que a combinação de métricas de similaridade de conteúdo e de citações/referências pode melhorar a qualidade da detecção de plágio. Duas formas de combinação são propostas: (i) os escores produzidos pelas métricas de similaridade são utilizados para ranqueamento dos pares de documentos e (ii) os escores das métricas são utilizados para construir vetores de características que serão usados por algoritmos de Aprendizagem de Máquina para classificar os documentos. Os experimentos foram realizados com conjuntos de dados reais de artigos científicos. A avaliação experimental mostra que a hipótese foi confirmada quando a combinação das métricas de similaridade usando Aprendizagem de Máquina é comparada com a combinação simples. Ainda, ambas as combinações apresentaram ganhos quando comparadas com as métricas aplicadas de forma individual. / The large amount of scientific documents available online makes it easier for students and researchers reuse text from other authors, and makes it difficult to verify the originality of a given text. Reusing text without crediting the source is considered plagiarism. A number of studies have reported on the high prevalence of plagiarism in academia. As a result, many institutions and researchers have developed systems that automate the plagiarism detection process. Most of the existing work is based on the analysis of the similarity of the textual content of documents to assess the existence of plagiarism. More recently, similarity metrics that ignore the text and just analyze the citations and/or references shared between documents have been proposed. However, cases in which the author does not reference the original source may go unnoticed by metrics based only on the references/citations analysis. In this context, the proposed solution is based on the hypothesis that the combination of content similarity metrics and references/citations can improve the quality of plagiarism detection. Two forms of combination are proposed: (i) scores produced by the similarity metrics are used to ranking of pairs of documents and (ii) scores of metrics are used to construct feature vectors that are used by algorithms machine learning to classify documents. The experiments were performed with real data sets of papers. The experimental evaluation shows that the hypothesis was confirmed when the combination of the similarity metrics using machine learning is compared with the simple combining. Also, both compounds showed gains when compared with the metrics applied individually.

A grande quantidade de artigos científicos disponíveis on-line faz com que seja mais fácil para estudantes e pesquisadores reutilizarem texto de outros autores, e torna mais difícil a verificação da originalidade de um determinado texto. Reutilizar texto sem creditar a fonte é considerado plágio. Uma série de estudos relatam a alta prevalência de plágio no meio acadêmico e científico. Como consequência, inúmeras instituições e pesquisadores têm se dedicado à elaboração de sistemas para automatizar o processo de verificação de plágio. A maioria dos trabalhos existentes baseia-se na análise da similaridade do conteúdo textual dos documentos para avaliar a existência de plágio. Mais recentemente, foram propostas métricas de similaridade que desconsideram o texto e analisam apenas as citações e/ou referências bibliográficas compartilhadas entre documentos. Entretanto, casos em que o autor não referencia a fonte original pode passar despercebido pelas métricas baseadas apenas na análise de referências/citações. Neste contexto, a solução proposta é baseada na hipótese de que a combinação de métricas de similaridade de conteúdo e de citações/referências pode melhorar a qualidade da detecção de plágio. Duas formas de combinação são propostas: (i) os escores produzidos pelas métricas de similaridade são utilizados para ranqueamento dos pares de documentos e (ii) os escores das métricas são utilizados para construir vetores de características que serão usados por algoritmos de Aprendizagem de Máquina para classificar os documentos. Os experimentos foram realizados com conjuntos de dados reais de artigos científicos. A avaliação experimental mostra que a hipótese foi confirmada quando a combinação das métricas de similaridade usando Aprendizagem de Máquina é comparada com a combinação simples. Ainda, ambas as combinações apresentaram ganhos quando comparadas com as métricas aplicadas de forma individual. / The large amount of scientific documents available online makes it easier for students and researchers reuse text from other authors, and makes it difficult to verify the originality of a given text. Reusing text without crediting the source is considered plagiarism. A number of studies have reported on the high prevalence of plagiarism in academia. As a result, many institutions and researchers have developed systems that automate the plagiarism detection process. Most of the existing work is based on the analysis of the similarity of the textual content of documents to assess the existence of plagiarism. More recently, similarity metrics that ignore the text and just analyze the citations and/or references shared between documents have been proposed. However, cases in which the author does not reference the original source may go unnoticed by metrics based only on the references/citations analysis. In this context, the proposed solution is based on the hypothesis that the combination of content similarity metrics and references/citations can improve the quality of plagiarism detection. Two forms of combination are proposed: (i) scores produced by the similarity metrics are used to ranking of pairs of documents and (ii) scores of metrics are used to construct feature vectors that are used by algorithms machine learning to classify documents. The experiments were performed with real data sets of papers. The experimental evaluation shows that the hypothesis was confirmed when the combination of the similarity metrics using machine learning is compared with the simple combining. Also, both compounds showed gains when compared with the metrics applied individually.