[发明专利]基于人工智能的新媒体资源处理方法、服务器及存储介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的新媒体资源处理方法，其特征在于，应用于媒体业务服务器，包括：

将原始新媒体业务资源导入业务资源优化线程；

通过所述业务资源优化线程获取所述原始新媒体业务资源中的第一可调用对象集；

通过所述业务资源优化线程基于所述第一可调用对象集获取所述原始新媒体业务资源中的第一热门状态信息和第一热门状态信息描述分布，其中，所述第一热门状态信息为所述第一可调用对象集在所述原始新媒体业务资源中对应的状态信息；

通过所述业务资源优化线程将所述第一热门状态信息划分为多个资源状态片段，通过所述业务资源优化线程基于所述第一热门状态信息描述分布识别所述第一热门状态信息中每个所述资源状态片段对应的资源调用情况，通过所述业务资源优化线程获取所述第一热门状态信息中每个资源状态节点的互动资源调用情况，其中，所述资源状态片段对应的资源调用情况为所述资源状态片段中存在可调用对象的可能性；

基于所述第一热门状态信息中每个所述资源状态片段的资源调用情况、所述第一可调用对象集的信息和所述第一热门状态信息中每个资源状态节点的互动资源调用情况，获取资源共享优化内容。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一可调用对象集的信息包括第一可调用对象集的类型，所述基于所述第一热门状态信息中每个所述资源状态片段的资源调用情况、所述第一可调用对象集的信息和所述第一热门状态信息中每个资源状态节点的互动资源调用情况，获取资源共享优化内容，包括：

基于所述第一热门状态信息中每个所述资源状态片段对应的资源调用情况确定所述第一热门状态信息中存在所述可调用对象的状态信息，基于所述第一热门状态信息中每个资源状态节点的互动资源调用情况，确定所述第一热门状态信息中对应所述资源状态节点的类型，其中，所述存在可调用对象的状态信息对应的所述资源状态片段对应的资源调用情况大于预设可能性阈值；

基于所述第一热门状态信息中每个所述资源状态节点的类型，确定所述存在可调用对象的状态信息中属于所述第一可调用对象集的类型的资源状态节点，作为所述资源共享优化内容。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述业务资源优化线程获取所述原始新媒体业务资源中的第一可调用对象集，包括：

通过所述业务资源优化线程获取所述原始新媒体业务资源中的第一初始描述分布；

通过所述业务资源优化线程基于所述第一初始描述分布获取所述原始新媒体业务资源中的第一可调用对象集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一可调用对象集的信息包括所述第一可调用对象集的对象属性，所述通过所述业务资源优化线程获取所述第一热门状态信息中每个资源状态节点的互动资源调用情况，包括：

通过所述业务资源优化线程对所述第一初始描述分布进行互动优化，得到所述原始新媒体业务资源中所述各资源状态节点对应的第一互动优化描述分布；

基于所述第一可调用对象集的对象属性确定所述第一热门状态信息中每个资源状态节点在所述第一互动优化描述分布中对应的资源调用情况，作为对应所述第一热门状态信息中所述资源状态节点的互动资源调用情况。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述业务资源优化线程基于所述第一初始描述分布获取所述原始新媒体业务资源中的第一可调用对象集，包括：

通过所述业务资源优化线程基于所述第一初始描述分布，获取所述原始新媒体业务资源中的第一候选对象集；

通过所述业务资源优化线程基于所述第一候选对象集和所述第一初始描述分布，获取所述原始新媒体业务资源中的第二热门状态信息描述分布；

通过所述业务资源优化线程基于所述第二热门状态信息描述分布，获取所述第一可调用对象集。