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申请/专利权人：山东广电信通网络运营有限公司

摘要：本发明涉及新闻生产的技术领域，公开了一种基于互联网的融媒体新闻管理系统，数据获取层用于输入新闻基础信息以及获取用于制作媒体内容的新闻素材，数据处理层用于从新闻素材提取关键词，通过关键词与选题信息对应，关联对应的新闻基础信息，优先分配给报题人员进行编辑，如报题人员正在实时采集新闻，则通过采集时间确定此时无采集新闻任务的工作人员，将编辑任务发送给无采集新闻任务的工作人员；编辑后得到融媒体内容，根据多个媒体平台上的点击量计算互联网传播力指数。本发明具有在保证时效性的前提下，将新闻优先分给采集素材的人员进行编辑，有效的保证了突出新闻重点，且对互联网传播指数进行评估，更准确的得到大家想看的内容。

主权项：1.一种基于互联网的融媒体新闻管理系统，其特征在于：包括数据获取层、数据传输层、数据处理层以及数据运用层；所述数据获取层用于输入新闻基础信息以及获取用于制作媒体内容的新闻素材，所述新闻基础信息包括选题信息、报题人员以及采集时间，所述新闻素材包括视频素材，录音素材以及文字素材；所述数据传输层用于将新闻素材通过4G网络实时回传至素材生产网，将融媒体内容发送至多个媒体平台；所述数据处理层用于从新闻素材提取关键词，通过关键词与选题信息对应，关联对应的新闻基础信息，优先分配给报题人员进行编辑，如报题人员正在实时采集新闻，则通过采集时间确定此时无采集新闻任务的工作人员，将编辑任务发送给无采集新闻任务的工作人员；编辑后得到融媒体内容，根据多个媒体平台上的点击量计算互联网传播力指数；所述数据运用层用于显示各个新闻内容的互联网传播力指数；所述数据获取层包括输入模块以及采集模块，所述输入模块采用上位机，通过上位机输入新闻基础信息，所述采集模块采用移动摄像机以及上位机，所述移动摄像机用于采集新闻素材并传输给上位机，所述上位机也可以直接采集素材并上传；所述数据传输层包括传输模块以及发送模块，所述数据传输层采用UDP私有网络协议进行网络传输，所述传输模块用于新闻素材传输至素材生产网，所述发送模块用于将融媒体内容发送至多个媒体平台；所述数据处理层包括审核模块、现场应变模块、新闻分配生产模块以及评审模块；所述审核模块用于审核输入的新闻基础信息是否可以报道，所述审核模块包括人工审核单元以及快速审核单元，所述人工审核单元用于对规划制作的新闻进行人工审核新闻基础信息，所述快速审核单元用于对突发新闻进行自动审核新闻基础信息，所述快速审核单元采用深度学习网络，对选题信息进行筛选；所述现场应变模块包括暗访单元、伪删除单元以及报警单元，所述暗访单元用于快速调动采集模块开启记录，采用系统的TodayExtension对上位机进行扩展，提供桌面的快捷启动键，所述快捷启动键用于开启采集模块；所述伪删除单元用于将删除后的新闻素材存入低权限用户无法访问的沙盒目录中，采集模块连接上位机，新闻素材实时传递至上位机中，且新闻素材在上位机中通过对称加密的模式存储，删除后则自动存入低权限用户无法访问的沙盒目录中；所述报警单元用于采集新闻时遇到危险紧急报警；所述新闻分配生产模块包括报题人分配单元以及其他员工分配单元，如选题信息是快速审核单元审核完成的，则进入其他员工分配单元，所述其他员工分配单元用于根据新闻基础信息得到除正在采集新闻素材的员工是否有下一步采集新闻的工作，将编辑任务分配给无采集新闻工作的人员；否则，进入报题人分配单元，所述报题人分配单元采用基于HTML5标准设计编辑器，用于在上位机上进行制作编辑新闻稿件；所述评审模块用于对多个媒体平台上的新闻稿件点播数据进行统计，并根据点播数据计算出单篇文章互联网传播力指数；所述数据运用层包括显示模块，用于显示各个新闻内容的互联网传播力指数；传输过程的中断和恢复：在传输过程中，如果发生中断，需要能够恢复传输，并从上次记录的位置继续传输；文件分片原理：文件分片是将一个大文件切割成多个小文件块进行传输，在接收端将这些小文件块合并成完整的大文件，文件分片可以提高文件传输的效率，减少传输过程中的网络负载；文件分片的主要步骤如下：（1）划分文件块：按照预设的大小，将待传输的文件切割成多个小文件块；（2）将文件块进行传输：将每个文件块独立传输，可以并行传输多个文件块；（3）接收端合并文件块：接收端根据接收到的文件块，按照顺序将它们合并成完整的大文件；审核模块包括快速审核单元，快速审核单元用于对突发新闻进行自动审核新闻基础信息，快速审核单元采用深度学习网络，对选题信息进行筛选，采用爬虫网络对社会上的热点新闻进行爬取，通过片段化筛选，将热点新闻的关键词进行提取,首先利用百度百科同义词进行扩展关键词，再利用相似度算法得到相似词，这些词都放入一个词库中，筛选时采用深度学习网络将选题信息与词库中的词进行对比；审核通过后即可通过上位机将新闻素材传至素材生产网中；深度学习网络采用RNN循环神经网络，算法为：（1）xt是当前时刻的输入；（2）ht-1是前一时刻隐藏层的输出；（3）yt是当前时刻的输出，在RNN模型里，它既是当前时刻输出，也被用作下一时刻隐藏层的输入；yt=ht=tanhWTxxt+WThht-1。

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