CNKI查重技术背后的算法原理主要是基于文本相似度计算和特征抽取的方法。首先，CNKI会对文本进行分词处理，然后利用词袋模型或者Word2Vec等方法将文本转化为向量表示。接着，通过计算向量之间的相似度来判断文本的相似程度。此外，CNKI还会结合TF-IDF、余弦相似度等算法来提高查重的准确性。总的来说，CNKI查重技术背后的算法原理是基于文本相似度计算和特征抽取的技术手段，能够有效地实现文本查重功能。

CNKI查重技术背后的算法原理还涉及到数据预处理、特征选择、相似度计算等多个环节。在数据预处理阶段，CNKI会对文本进行去噪、去停用词等操作，以减少干扰因素。在特征选择环节，CNKI会选取关键特征进行表示，以提高查重的准确性和效率。而相似度计算则是核心部分，CNKI会借助余弦相似度、Jaccard相似度等算法来度量文本的相似程度。综合来看，CNKI查重技术背后的算法原理是一个复杂的系统工程，涉及到文本处理、特征提取和相似度计算等多个方面。