知网查重模型的实现主要基于文本相似度计算和机器学习算法。首先，通过分词、向量化等技术将文本转化为可计算的数据形式，然后利用相似度算法比对文本之间的相似程度。常用的算法包括余弦相似度、Jaccard相似度等。同时，机器学习算法如SVM、神经网络等也被应用于知网查重模型中，提高了查重的准确性和效率。综合利用这些技术，知网查重模型能够实现对文本的快速、准确查重。

知网查重模型的实现过程中，关键在于数据处理和算法选择。在数据处理方面，需要对文本进行预处理，包括去除停用词、标点符号等，以减少干扰因素。同时，对文本进行向量化表示，将文本转化为向量形式，便于计算机处理。在算法选择方面，根据具体情况选择合适的相似度计算算法和机器学习算法，以达到最佳的查重效果。通过不断优化数据处理和算法选择，知网查重模型能够更好地应用于实际场景，提高文本查重的准确性和效率。