【摘 要】
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当前社交网络异常数据挖掘算法设计过程中，没有提取社交网络数据特征，导致异常数据检测率低、检测运行时间长，为此设计基于深度集成学习的社交网络异常数据挖掘算法。挖掘社交网络数据，依据数据挖掘结果提取社交网络数据特征，利用提取到的数据特征构建深度集成学习模型，利用该模型对异常数据进行预测，以此获得社交网络异常数据，实现社交网络异常数据挖掘。实验结果表明，通过对该算法进行异常数据检测率测试和异常数据检测运
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U19A2078）； 四川省科技计划重点研发项目（2020YFG0009）；
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当前社交网络异常数据挖掘算法设计过程中，没有提取社交网络数据特征，导致异常数据检测率低、检测运行时间长，为此设计基于深度集成学习的社交网络异常数据挖掘算法。挖掘社交网络数据，依据数据挖掘结果提取社交网络数据特征，利用提取到的数据特征构建深度集成学习模型，利用该模型对异常数据进行预测，以此获得社交网络异常数据，实现社交网络异常数据挖掘。实验结果表明，通过对该算法进行异常数据检测率测试和异常数据检测运行时间测试，验证了该算法的准确性高、有效性强，实际应用效果好。
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文化兴则国兴，文化强则国强。语言不仅是为了交流，也是一种文化的传递。随着中国综合国力的不断发展，“中国文化”走出国门，频繁的跨文化交际已成必然之势。因此，有必要将语言学习与文化传递相结合，创设情境，强化英语课堂中的“中国文化”输出，实现学生语言技能与文化素养的双提升。该文从适用于英语课堂的“中国文化”内容，英语课堂“中国文化”输出的要求，以及高职院校学生的学习特点等方面出发，阐述了基于文化自信背景
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