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随着互联网行业的爆发式增长,传统广播电视媒体正在向互联网媒体转型,加上自媒体的不断涌现,对互联网音视频节目的监测监管难度不断增加.本文结合新媒体网络音视频日常监管业务实际情况,在根据违规内容链接的关联性和相似性,结合机器学习技术,生成对应的分析模型,在互联网视听节目监管体系基础上进行后台研判算法的优化升级,加入机器自学智能模块的分析和探讨,大大提高违规内容发现的概率,提高发现、研判互联网违规音视频的工作效率.