学术不端知网识别技术的实现原理主要包括基于文本相似度的算法、基于数据挖掘的技术、基于机器学习的模型等。其中，基于文本相似度的算法通过比对文本相似度来识别学术不端行为，基于数据挖掘的技术则通过挖掘大数据中的规律和特征来识别学术不端行为，基于机器学习的模型则利用机器学习算法对大量数据进行训练，从而实现学术不端行为的识别。综合运用这些方法，可以实现对学术不端行为的有效识别和监测。

学术不端知网识别技术的方法主要包括文本相似度比对、数据挖掘分析、机器学习模型等。在实际应用中，可以通过构建学术不端知网识别的模型，利用大数据进行训练和优化，从而实现对学术不端行为的自动识别和监测。同时，结合人工智能和大数据分析技术，可以提高学术不端知网识别的准确性和效率，为学术研究提供更可靠的保障。