维普系统学术不端识别算法是基于文本相似度和知识图谱构建的技术，通过对比文本相似度和知识图谱中的学术规范，识别出可能存在的学术不端行为。首先，系统会对文本进行分词、词性标注等预处理，然后构建文本的向量表示，利用向量空间模型计算文本相似度。同时，系统会基于知识图谱中的学术规范，对文本进行语义理解和匹配。通过综合文本相似度和知识图谱匹配结果，系统能够辅助识别出潜在的学术不端行为。

此外，维普系统学术不端识别算法还结合了机器学习和自然语言处理等技术，不断优化模型和算法，提升识别准确度和效率。通过大规模的学术文献数据训练模型，使其具备较强的泛化能力，能够应对不同领域、不同风格的学术文本。同时，算法还考虑了学术不端行为的多样性和隐蔽性，采用多维度的特征和规则进行综合判断，提高了识别的全面性和准确性。