一、算法差异

基于文字相似度算法的系统

一些查重系统更注重检测文字相似度，它们会将论文中的文字与数据库中的文献进行逐字比对。例如，对于引用文献，如果文字表述与数据库中的文献相同，可能就会被判定为重复，而不太考虑语义上的区别。这种系统可能对引用文献的格式等因素相对不那么敏感，只要文字相同就可能算入重复率 。

基于语义相似度算法的系统

有些查重系统则更注重检测语义相似度，会分析论文内容的语义信息。对于引用文献，如果虽然文字表述有所不同，但语义与数据库中的文献相似，也可能被判定为重复。这类系统相对更复杂，对引用文献的判定会综合考虑更多的因素，如引用文献在论文中的语境、与前后文的逻辑关系等 。 

二、数据库差异

大型综合数据库系统

像知网这样拥有广泛而全面的数据库的查重系统，能够涵盖大量的学术文献、期刊文章、学位论文等。在计算引用文献重复率时，由于其数据库资源丰富，更容易找到与引用文献相似的内容，从而对重复率的判定更为准确。但也因为数据库庞大，可能存在一些误判的情况，例如一些通用的表述可能被误判为与数据库中的文献重复 。

专业领域数据库系统

一些针对特定专业领域的查重系统，其数据库主要集中在某一专业领域的文献。对于该领域内的引用文献，可能会有更精准的重复率计算，因为它们更了解该领域内的术语、研究热点等。但对于跨领域的引用文献，可能会存在检测不足的情况。 

三、查重参数差异

阈值设定不同

不同的查重系统会设置不同的查重阈值，例如知网可能单篇文献引用低于3%的一般检测不出来，若高于3%，则会算入重复率；而其他查重系统可能有不同的阈值设定，如有的系统可能是5%或者更低。这就导致在不同系统中，相同的引用文献可能会有不同的重复率判定结果 。

策略不同

有些查重系统可能采取较为严格的策略，将更多的文本判定为重复，而其他系统可能相对宽松。例如，有的系统只要引用文献中的部分内容与数据库中的文献相似就判定为重复，而有的系统可能要求更高的相似度才判定为重复。