本文围绕Java代码相似性的余弦计算展开，介绍了余弦相似度的底层数学逻辑与Java代码特征向量的构建维度，结合抽象语法树预处理方案提升检测精度，对比了余弦相似度、编辑距离、Jaccard系数三种代码检测方案的优劣势，引用权威行业报告数据验证余弦相似度在企业与教育场景的适配性，给出了落地实现框架与优化方向，帮助开发者和企业精准完成Java代码查重与资产治理工作。

本文系统阐释在Python中筛选“相似字符”的实用路径：先以Unicode规范化、大小写与宽窄统一作为清洗基线，再结合编辑距离、Jaro-Winkler与字符n-gram完成快速召回，用视觉同形骨架降低冒名与伪装风险，并在必要处引入TF-IDF或嵌入向量做跨形态与跨语言兜底。工程上通过阈值分层、候选索引与批处理平衡精度与性能，输出“强相似/待复核/忽略”三档结果；在项目与知识平台中可将能力嵌入提交流或评审节点（如集成到PingCode），以减少重复与混淆。文中表格对比了多类方法的定义、复杂度与典型场景，并引用Unicode Consortium与Gartner的行业资料作为权威依据。