【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种基于ai的多用户数据存储对接与安全传输方法。
技术介绍
1、基于人工智能的内容审核是数字平台治理的核心支柱，对维护网络生态健康与保障用户创作自由具有决定性作用。传统内容审核方法通常依赖单一模态分析或静态规则集，难以应对当今数字环境的复杂性与动态性。在现代社交媒体环境中，多模态内容的关联分析、热点话题传播路径的实时追踪以及跨业务线审核标准的一致性维护这三个关键技术因素的协同作用，直接影响着内容审核系统的有效性；然而，由于话题传播路径的分片化存储机制导致数据协同处理效率低下，加之热点敏感度分级的分布式存储策略未充分考虑多模态内容间的关联性，使得审核标准在不同内容形态间缺乏一致性，而审核规则的动态调整又进一步模糊了多模态内容关联判定的边界，增加了决策解释的复杂度，这种技术架构上的局限使得平台在应对快速演变的社会热点时，难以在审核效率与公平性之间取得平衡，既可能错失有害内容，也可能过度限制用户正常表达。因此，如何构建一个能够有效整合分片化存储的话题传播数据、协调分布式热点敏感度分级策略，并在审核规则动态调整下保持...
【技术保护点】
1.一种基于AI的多用户数据存储对接与安全传输方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从社交媒体平台获取包括文本、图像、视频及用户交互记录的多模态数据，对多模态数据进行格式标准化和向量化处理，得到初始特征向量，分析各模态内容关联性，构建多模态内容关联图，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多模态内容关联图，获取热点话题的传播路径，采用聚类算法对传播路径进行分片化存储，生成分片化存储索引表，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：对获取的热点话题传播路径按...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai的多用户数据存储对接与安全传输方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从社交媒体平台获取包括文本、图像、视频及用户交互记录的多模态数据，对多模态数据进行格式标准化和向量化处理，得到初始特征向量，分析各模态内容关联性，构建多模态内容关联图，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多模态内容关联图，获取热点话题的传播路径，采用聚类算法对传播路径进行分片化存储，生成分片化存储索引表，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：对获取的热点话题传播路径按照话题类别和用户属性维度进行切片,将不同类别话题和不同属性用户的传播路径分别存储至对应分片，统计各分片的传播路径条数、传播节点数指标,生成分片化存储的统计信息；根据分片序号和统计信息构建分片化存储索引表,记录各分片的存储位置、统计指标、更新时间元数据，具体包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从分片化存储索引表中提取热点话题多模态特征，对热点敏感度分级，生成包含敏感度标签的特征集，根据多模态特征集的敏感度标签和多模态内容的关联性判断敏感度分级与多模态关联性的一致性，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当不同模态内容关联性高于预设阈值时,...
【专利技术属性】
技术研发人员：惠韶峰，曾辉，张志杰，
申请(专利权)人：深圳明辉智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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