AI智能体驱动的数字媒体内容分发优化方法及系统与流程

本发明涉及数字媒体内容分发，尤其涉及ai智能体驱动的数字媒体内容分发优化方法及系统。

背景技术：

1、在数字媒体内容分发领域，现有常规做法通常依赖预设的分发规则或基于统计的推荐算法。例如，平台通过收集用户的历史点击、浏览时长等行为数据，利用协同过滤或矩阵分解模型计算内容与用户的匹配度，并按照固定优先级将内容推送至各个分发渠道。分发渠道的配置往往基于经验设定，如对活跃用户优先推送至消息通知渠道，对低频用户则通过邮件渠道触达。

2、上述做法的缺陷在于忽略了用户在多渠道间的行为迁移模式。用户在不同渠道（如网页、移动应用、社交媒体）之间的转换路径未被建模，导致内容分发无法适应其动态行为轨迹。实际中，用户可能在某渠道浏览后转向另一渠道完成交互，而传统方法无法识别这种跨渠道漏斗，造成推送内容与用户当前状态脱节。此外，分发策略缺乏对渠道负载的实时自适应能力。现有技术通常假设各渠道资源充足，当某个渠道出现拥塞时（如服务器过载或用户活跃度骤降），仍按原计划进行推送，导致内容传递延迟或用户反感。同时，各渠道的执行动作相互独立，缺乏全局协调机制，难以在时效性、内容适配度和资源效率之间取得平衡。

技术实现思路

1、本发明实施例提供ai智能体驱动的数字媒体内容分发优化方法及系统，能够解决现有技术中的问题。

2、本发明实施例的第一方面，提供ai智能体驱动的数字媒体内容分发优化方法，包括：

3、采集目标用户在多个分发渠道的交互行为数据，提取用户行为序列与跨渠道迁移路径；

4、将所述用户行为序列输入循环神经编码器生成状态隐向量，将所述跨渠道迁移路径输入图卷积编码器生成路径隐向量，两者经全连接层映射为用户综合状态表征；

5、设置全局调度智能体与多个渠道执行智能体，所述全局调度智能体接收所述用户综合状态表征后输出渠道分配概率分布，从所述分配概率分布采样生成各内容项的目标渠道标识并传递至对应渠道执行智能体；

6、各渠道执行智能体读取本地实时负载状态编码为状态向量，计算与内容特征的向量点积得到适配度，当所述适配度低于适配阈值时，生成延迟标记回传至全局调度智能体，并从所述分配概率分布剔除对应渠道并重新采样；

7、未收到延迟标记的渠道执行智能体执行内容推送，利用用户反馈通过策略梯度更新所述全局调度智能体参数，利用所述适配度值与实际效果偏差通过时序差分更新各渠道执行智能体参数。

8、将所述用户行为序列输入循环神经编码器生成状态隐向量，将所述跨渠道迁移路径输入图卷积编码器生成路径隐向量，两者经全连接层映射为用户综合状态表征，包括：

9、对所述用户行为序列进行行为类型编码与时间间隔编码，将两类编码拼接后输入循环神经编码器，所述循环神经编码器逐步处理各时刻的编码并更新内部记忆状态，在序列末端提取所述内部记忆状态作为状态隐向量；

10、提取所述跨渠道迁移路径中各渠道的访问频率与停留时长作为节点属性，提取相邻渠道间的迁移次数与时间间隔作为边属性，图卷积编码器基于所述节点属性与所述边属性构建特征传播矩阵并执行逐层卷积操作，将最终卷积层的中心节点特征与全图均值特征拼接生成路径隐向量；

11、计算所述状态隐向量与所述路径隐向量之间的互信息量化两者的信息冗余度，基于所述信息冗余度设计自适应融合策略，所述自适应融合策略通过可学习参数控制两者在所述全连接层输入端的贡献比例，全连接层输出用户综合状态表征并保留时序特征与图结构特征的互补信息。

12、图卷积编码器基于所述节点属性与所述边属性构建特征传播矩阵并执行逐层卷积操作，将最终卷积层的中心节点特征与全图均值特征拼接生成路径隐向量，包括：

13、提取所述边属性中相邻渠道间的时间间隔并转换为时间衰减因子，将所述节点属性转换为节点初始嵌入向量，基于时间衰减因子与节点初始嵌入向量构建特征传播矩阵；

14、图卷积编码器将所述特征传播矩阵与节点初始嵌入向量执行矩阵运算得到第一层聚合特征，第一层聚合特征与节点初始嵌入向量经可学习权重矩阵变换后融合生成第一层输出特征，第一层输出特征继续与所述特征传播矩阵执行矩阵运算生成第二层输出特征；

15、将第一层输出特征与第二层输出特征经投影层映射至统一维度后拼接，拼接特征输入全连接层生成融合特征，全连接层权重参数根据目标用户的渠道切换频率与迁移路径长度进行初始化；

16、从融合特征中提取目标用户当前渠道位置的特征向量作为所述中心节点特征，将融合特征中全部渠道位置的特征向量按历史访问频率加权求和得到全图均值特征，与所述中心节点特征进行拼接得到路径隐向量。

17、设置全局调度智能体与多个渠道执行智能体，所述全局调度智能体接收所述用户综合状态表征后输出渠道分配概率分布，从所述分配概率分布采样生成各内容项的目标渠道标识并传递至对应渠道执行智能体，包括：

18、全局调度智能体维护历史分配决策的经验记忆库，从经验记忆库中检索与用户综合状态表征相似的历史样本并提取历史样本对应的成功分配记录作为先验知识，将用户综合状态表征与先验知识融合后输入决策网络生成初始概率向量；

19、读取各渠道的资源占用率与待处理任务数构建负载特征矩阵，通过门控机制将负载特征矩阵与初始概率向量交互计算并动态调节各渠道概率值，输出负载感知调整后的渠道分配概率分布；

20、对渠道分配概率分布进行熵值检测评估渠道分配概率分布的集中度，当熵值超过上限时执行锐化处理，当熵值低于下限时执行平滑处理，处理后的渠道分配概率分布作为采样依据；

21、从处理后的渠道分配概率分布中为每个内容项独立采样生成目标渠道标识，将目标渠道标识编码为路由信息并附加优先级标记，通过发布订阅模式广播至全部渠道执行智能体，各渠道执行智能体根据路由信息筛选属于本渠道的任务并触发执行。

22、各渠道执行智能体读取本地实时负载状态编码为状态向量，计算与内容特征的向量点积得到适配度，当所述适配度低于适配阈值时，生成延迟标记回传至全局调度智能体，并从所述分配概率分布剔除对应渠道并重新采样，包括：

23、各渠道执行智能体构建本地负载状态的层次化表征结构，将即时负载指标作为底层特征，将负载变化速率作为中层特征，将负载饱和度预测作为顶层特征，通过多层感知器将层次化表征融合编码为统一维度的状态向量；

24、从内容项中提取处理所需的计算资源类型与预期占用时长构建内容特征向量，执行状态向量与内容特征向量的点积运算得到适配度并计算适配度的置信区间，当适配度的下界值低于适配阈值时判定为高风险不适配；

25、渠道执行智能体生成延迟标记并附加推荐的替代渠道列表，推荐的替代渠道列表基于渠道间的负载协同关系与历史转移成功率生成，将延迟标记与推荐的替代渠道列表通过优先级通道回传至全局调度智能体；

26、全局调度智能体优先从推荐的替代渠道列表中筛选候选渠道，对候选渠道在分配概率分布中的概率值进行增强处理，从增强后的分配概率分布中采样生成最终替代渠道标识，构建包含重试次数限制的调度指令发送至最终替代渠道标识对应的渠道执行智能体。

27、未收到延迟标记的渠道执行智能体执行内容推送，利用用户反馈通过策略梯度更新所述全局调度智能体参数，利用所述适配度值与实际效果偏差通过时序差分更新各渠道执行智能体参数，包括：

28、未收到延迟标记的渠道执行智能体将内容项与用户画像进行匹配生成个性化推送内容并发送至用户终端，将推送时刻、内容标识与适配度值记录至追踪数据库；

29、采集用户终端产生的行为轨迹数据，通过奖励塑形机制将行为轨迹数据融合为奖励值，基于内容标识从追踪数据库中检索对应的调度决策状态，将奖励值与调度决策状态组合构建反馈回路并传输至全局调度智能体；

30、全局调度智能体解析反馈回路提取调度决策状态与奖励值构建状态奖励对，对状态奖励对序列执行折扣累积回报计算构建目标函数，通过目标函数反向传播更新全局调度智能体的决策网络参数；

31、渠道执行智能体基于内容标识从追踪数据库中检索适配度值，经价值网络映射输出对当前状态的价值估计作为预测值，将预测值与奖励值构建时序差分目标，通过时序差分目标更新渠道执行智能体的价值网络参数。

32、本发明实施例的第二方面，提供一种ai智能体驱动的数字媒体内容分发优化系统，包括：

33、数据采集单元，用于采集目标用户在多个分发渠道的交互行为数据，提取用户行为序列与跨渠道迁移路径；

34、状态编码单元，用于将所述用户行为序列输入循环神经编码器生成状态隐向量，将所述跨渠道迁移路径输入图卷积编码器生成路径隐向量，两者经全连接层映射为用户综合状态表征；

35、调度分配单元，用于设置全局调度智能体与多个渠道执行智能体，所述全局调度智能体接收所述用户综合状态表征后输出渠道分配概率分布，从所述分配概率分布采样生成各内容项的目标渠道标识并传递至对应渠道执行智能体；

36、渠道执行单元，用于各渠道执行智能体读取本地实时负载状态编码为状态向量，计算与内容特征的向量点积得到适配度，当所述适配度低于适配阈值时，生成延迟标记回传至全局调度智能体，并从所述分配概率分布剔除对应渠道并重新采样；

37、参数更新单元，用于未收到延迟标记的渠道执行智能体执行内容推送，利用用户反馈通过策略梯度更新所述全局调度智能体参数，利用所述适配度值与实际效果偏差通过时序差分更新各渠道执行智能体参数。

38、本发明实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：

39、处理器；

40、用于存储处理器可执行指令的存储器；

41、其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。

42、本发明实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。

43、本方法对用户交互行为的多渠道跨域采集与深度表征，使数字媒体内容分发从静态规则驱动转向动态数据驱动，显著提升用户状态理解精度。循环神经编码器与图卷积编码器的联合建模，完整捕捉行为序列的时序依赖与跨渠道迁移路径的结构关联，生成高度个性化的用户综合状态表征，支撑后续决策从宏观偏好与微观路径两个维度实现精准匹配。

44、全局调度智能体与渠道执行智能体的双层协作架构，将分发决策分解为宏观渠道分配与微观执行适配两个层次。全局调度基于用户状态实时生成渠道分配概率分布，避免预设规则的僵化；渠道执行智能体依据本地负载与内容特征的向量点积动态评估适配度，实现推送时机与渠道资源的自适应协同。

45、适配度阈值与延迟标记回传机制构成弹性纠错回路，当渠道执行智能体检测到适配度不足时主动拦截推送并触发全局调度重分配，有效规避因渠道状态波动导致的内容错配。策略梯度与时序差分的混合参数更新框架，使全局调度智能体与各渠道执行智能体能够基于用户真实反馈独立优化。全局调度通过奖励信号迭代提升渠道分配策略的长期收益，各渠道执行智能体则利用适配度偏差与实际效果偏差的时序差分修正自身决策边界，使整体分发系统在持续交互中快速收敛至最优策略空间，内容触达效率与用户留存率获得协同提升。

46、进一步地，本发明所述方法与系统可在高并发实时内容分发场景下以微服务架构落地，各智能体模块独立部署、独立伸缩，并借助低停顿垃圾回收、分布式高可用计数服务与异步消息总线，在毫秒级响应约束下稳定支撑大规模并发的内容分发决策，兼具良好的工程可实现性与横向扩展能力。