本发明涉及智能媒体，特别是涉及一种智能媒体内容生成与分发方法及装置。
背景技术：
1、随着信息技术的迅猛发展，媒体内容的生成与分发已成为信息传播的核心环节，然而，传统的媒体内容生成与分发方式在数据采集、处理以及评估方面存在诸多局限，难以满足现代信息社会对高效、安全、精准的内容需求。
2、首先，在部署数据方面，传统的媒体内容生成和分发方式难以根据实时需求进行灵活调整，不仅限制了内容分发的效率，也增加了运营成本。此外，传统的媒体内容生成与分发体系在数据安全保障方面也存在一定的不足，缺乏有效的数据备份和恢复机制，一旦遭遇数据丢失或损坏，将会造成严重影响。同时，数据在传输和存储过程中也面临着被篡改或泄漏的风险，云平台在接收数据时缺乏较为有效的验证机制，难以确保数据的真实性和完整性。
3、此外，传统的媒体内容生成和分发方式在内容生成过程中没有提取有用数据的过程进行学习，进而每次进行数据提取时，都需要重新判定有/无用数据的区别，且云平台在获取打包的数据时，一般不进行身份验证，造成媒体内容可能不符合分发规定，对于查询者或者分发者难以起到隐藏保护以及云存储空间加密，使云存储空间信息泄露。另外，在查询者第一次访问云平台时无法根据第一次访问结果制定后期资源副本，导致其再次访问时将副本发送给查询者。
4、综上所述，传统的媒体内容生成和分发方式在数据采集、处理以及评估方面存在较多局限，难以满足现代信息社会对高效、安全、精准的内容需求。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够减少在数据采集、处理以及评估方面存在的局限，且能够满足现代信息社会对高效、安全、精准的内容需求的智能媒体内容生成与分发方法及装置。
2、本发明提供了一种智能媒体内容生成与分发方法，所述方法包括：
3、获取多源输入的原始数据，并对所述原始数据进行预处理，以去除所述原始数据中的无用数据；
4、从预处理后的原始数据中提取满足查询和分发需求的媒体内容数据，并通过学习模型对所述媒体内容数据中对应的关键词、图像中的目标对象以及音频中的目标特征进行学习；
5、基于学习后的所述学习模型，对当前媒体内容数据进行评估，并判断评估结果是否满足所述查询和分发需求，并在所述当前媒体内容数据满足所述查询和分发需求时将所述当前媒体内容数据发送至部署单元；
6、通过所述部署单元对所述当前媒体内容数据进行打包，并将打包后的当前媒体内容数据通过云平台分发至多个网络平台；
7、其中，所述无用数据至少包括重复数据、无关数据、错误数据以及敏感信息数据，所述多个网络平台至少包括在线新闻平台、社交媒体、视频流媒体、广告平台、企业内部网络以及电子邮件营销。
8、在其中一个实施例中，所述获取多源输入的原始数据，并对所述原始数据进行预处理，以去除所述原始数据中的无用数据，包括：
9、对所述原始数据进行预处理，去除所述原始数据中干扰所述媒体内容数据的查询和分发的所述重复数据、无关数据、错误数据以及敏感信息数据；
10、其中，对所述原始数据进行预处理的表达式为：
11、p(t)＝sum(w*preprocess(d(t)))；
12、式中，p(t)为t时间点预处理后的所述原始数据，w为所述原始数据的权重系数，preprocess为所述原始数据的预处理函数，所述预处理函数至少包括格式化、降噪、标准化以及特征提取，d(t)为在t时间点的原始数据。
13、在其中一个实施例中，所述获从预处理后的原始数据中提取满足查询和分发需求的媒体内容数据，并通过学习模型对所述媒体内容数据中对应的关键词、图像中的目标对象以及音频中的目标特征进行学习，包括：
14、调用所述学习模型对预处理后的所述原始数据及其对应的所述查询和分发需求进行处理，以生成所述满足查询和分发需求的媒体内容数据；
15、其中，所述满足查询和分发需求的媒体内容数据的生成表达式为：
16、c(t)＝integrate(model_out(f(p(t))))；
17、式中，c(t)为t时间点生成的所述满足查询和分发需求的媒体内容数据，integrate为将多个不同特征的数据融合为一个统一的媒体内容的函数，f为特征提取函数，用于从预处理后的所述原始数据中提取用于所述学习模型的特征，p(t)为t时间点预处理后的所述原始数据。
18、在其中一个实施例中，所述通过所述部署单元对所述当前媒体内容数据进行打包，并将打包后的当前媒体内容数据通过云平台分发至多个网络平台，之前还包括：
19、通过所述部署单元与云平台之间建立连接通信，并对所述云平台发起接入请求，所述云平台用于响应于所述接入请求与所述部署单元之间建立连接通信；
20、在所述部署单元与云平台进入所述已连接状态后，实时监测部署单元与云平台之间的连接状态，并实时监控所述部署单元与云平台之间进行数据传输过程中的网络连接质量；
21、当所述网络连接质量不满足设定网络连接质量要求时，则判定网络连接质量不佳，并将所述数据传输过程中对应的媒体内容数据通过其他网络连接质量满足设定网络连接质量要求的途径发送至所述云平台；
22、其中，所述部署单元对所述当前媒体内容数据进行打包后进入待连接状态，并对所述待连接状态下的通信进行初始化处理，初始化处理后的所述部署单元对所述云平台发起所述接入请求，并在所述云平台确认后进入已连接状态。
23、在其中一个实施例中，所述通过所述部署单元对所述当前媒体内容数据进行打包，并将打包后的当前媒体内容数据通过云平台分发至多个网络平台，包括：
24、通过所述部署单元定时向所述云平台发送打包后的媒体内容数据，所述云平台将接收到的所述打包后的媒体内容数据备份存储至云存储空间，所述部署单元通过所述云平台将所述云存储空间内的媒体内容数据分发至所述多个网络平台；
25、其中，所述云平台还用于通过tls认证对所述部署单元打包的媒体内容数据进行身份确认和验证，以保护数据传输过程中的用户隐私和媒体内容数据的完整；
26、当所述身份确认和验证的验证内容的身份信息无效时，则控制所述云平台和部署单元之间的连接时长不超过设定的第一时长；
27、若所述身份确认和验证的验证内容的身份信息有效时，则允许所述云平台与部署单元之间的连接时长为任意时长。
28、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
29、在所述部署单元对打包后的媒体内容数据进行分发的过程中通过添加随机噪声对查询者和分发者的隐私信息进行覆盖，以对所述查询者和分发者进行隐私保护；
30、其中，通过添加随机噪声对查询者和分发者的隐私信息进行覆盖的表达式为：
31、
32、式中，α1为均方差，x0为查询者、分发者，z1为随机噪声，x为加密覆盖信息；
33、在所述云平台进行媒体内容数据分发的过程中，通过在不同的层次上应用多重加密对分发的媒体内容数据进行加密，多层加密的表达式为：
34、e(c)＝hash(encrypt_level_n(c(t1)，key_m))；
35、式中，e(c)为加密后的分发数据内容，hash为在多层加密后增加的一个额外的安全层，encrypt_level_n为用于分发数据内容的加密函数，且每个加密函数均使用不同的密钥对分发数据内容进行一次加密，key_n为加密的分发数据内容所使用的密钥，c(t1)为待加密的分发数据内容。
36、在其中一个实施例中，所述查询者接收到云平台的ip地址后向所述云存储空间发出请求，所述云存储空间响应于所述云平台发出的请求通过调用得到请求目标的ip地址，并对实际ip地址发出访问请求，以获取所述查询者所需的目标资源；以及
37、根据服务节点判断所述目标资源是否为可缓存资源，在所述目标资源为可缓存资源时将所述目标资源转发至所述查询者，并在所述目标资源不是可缓存资源时在所述云平台上保留所述目标资源的资源副本；
38、在对数据分发内容进行多层加密处理后，将所述数据分发内容分发至正确的查询者，其中将数据分发内容分发至正确的查询者的表达式为：
39、e＝check_access(e(c),u,rules)；
40、式中，e为准备发送至授权的查询者，e(c)为加密后的分发数据内容，u为查询者或云平台的唯一标识符，用于验证数据分发过程，rules为允许查询者访问的云平台信息，check_access为用于验证查询者是否符合rules的要求。
41、本发明还提供了一种智能媒体内容生成与分发装置，所述装置包括：
42、数据预处理模块，用于获取多源输入的原始数据，并对所述原始数据进行预处理，以去除所述原始数据中的无用数据；
43、模型学习模块，用于从预处理后的原始数据中提取满足查询和分发需求的媒体内容数据，并通过学习模型对所述媒体内容数据中对应的关键词、图像中的目标对象以及音频中的目标特征进行学习；
44、数据评估模块，用于基于学习后的所述学习模型，对当前媒体内容数据进行评估，并判断评估结果是否满足所述查询和分发需求，并在所述当前媒体内容数据满足所述查询和分发需求时将所述当前媒体内容数据发送至部署单元；
45、数据分发模块，用于通过所述部署单元对所述当前媒体内容数据进行打包，并将打包后的当前媒体内容数据通过云平台分发至多个网络平台；
46、其中，所述无用数据至少包括重复数据、无关数据、错误数据以及敏感信息数据，所述多个网络平台至少包括在线新闻平台、社交媒体、视频流媒体、广告平台、企业内部网络以及电子邮件营销。
47、本发明还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述的智能媒体内容生成与分发方法。
48、本发明还提供了一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的智能媒体内容生成与分发方法。
49、上述智能媒体内容生成与分发方法及装置，通过获取多源输入的原始数据，并对原始数据进行预处理，以去除原始数据中的无用数据，再从预处理后的原始数据中提取满足查询和分发需求的媒体内容数据，并通过学习模型对媒体内容数据中对应的关键词、图像中的目标对象以及音频中的目标特征进行学习。随后，基于学习后的学习模型，对当前媒体内容数据进行评估，并判断评估结果是否满足查询和分发需求，并在当前媒体内容数据满足查询和分发需求时将当前媒体内容数据发送至部署单元。最后，通过部署单元对当前媒体内容数据进行打包，并将打包后的当前媒体内容数据通过云平台分发至多个网络平台。该方法通过在数据采集过程中对数据采集、提取、评估及部署，实现了媒体内容的高效生成、精准分发和安全保障。同时，通过对是否满足查询和分发需求的判定，提高了数据传输的安全性，在内容生成过程中对提取数据的过程进行学习，使得每次进行数据提取时，无需重新判定数据的提取过程，在获取部署单元打包的数据时，进行身份验证，使媒体内容符合分发规定，对于查询者或者分发者进行隐藏保护以及云存储空间的加密。
1.一种智能媒体内容生成与分发方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的智能媒体内容生成与分发方法，其特征在于，所述获取多源输入的原始数据，并对所述原始数据进行预处理，以去除所述原始数据中的无用数据，包括：
3.根据权利要求2所述的智能媒体内容生成与分发方法，其特征在于，所述获从预处理后的原始数据中提取满足查询和分发需求的媒体内容数据，并通过学习模型对所述媒体内容数据中对应的关键词、图像中的目标对象以及音频中的目标特征进行学习，包括：
4.根据权利要求1所述的智能媒体内容生成与分发方法，其特征在于，所述通过所述部署单元对所述当前媒体内容数据进行打包，并将打包后的当前媒体内容数据通过云平台分发至多个网络平台，之前还包括：
5.根据权利要求4所述的智能媒体内容生成与分发方法，其特征在于，所述通过所述部署单元对所述当前媒体内容数据进行打包，并将打包后的当前媒体内容数据通过云平台分发至多个网络平台，包括：
6.根据权利要求5所述的智能媒体内容生成与分发方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的智能媒体内容生成与分发方法，其特征在于，所述查询者接收到云平台的ip地址后向所述云存储空间发出请求，所述云存储空间响应于所述云平台发出的请求通过调用得到请求目标的ip地址，并对实际ip地址发出访问请求，以获取所述查询者所需的目标资源；以及
8.一种智能媒体内容生成与分发装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
