统计建模大赛中，知网查重是一项重要的技术，常用的方法包括基于文本相似度的查重、基于特征工程的查重、基于深度学习的查重等。其中，基于文本相似度的查重方法通过计算文本之间的相似度来判断是否存在抄袭现象，常用的算法有余弦相似度、Jaccard相似度等。基于特征工程的查重方法则是通过构建文本特征来进行查重，可以利用词袋模型、TF-IDF等技术。而基于深度学习的查重方法则是利用神经网络等深度学习模型来进行查重，通过学习文本的表示来判断是否相似。

另外，在统计建模大赛中，还可以结合多种方法进行查重，比如将文本相似度方法与深度学习方法相结合，提高查重的准确性。此外，对于知网查重，还可以考虑使用一些预训练模型如BERT、XLNet等，来提高查重效果。总的来说，统计建模大赛知网查重方法的选择应根据具体情况来定，结合实际需求和数据特点，灵活运用各种方法，以达到较好的查重效果。