En la actualidad, las tecnologías relacionadas con big data están desarrollándose rápidamente, y las principales empresas ofrecen servicios de análisis de big data. Sin embargo, el sistema de análisis de big data formado por el método de combinación no puede detectarse entre sí y carece de cooperación, lo que resulta en un cierto desperdicio de recursos en el sistema de análisis de big data. Con el fin de encontrar la tecnología clave del sistema de análisis de datos y realizar un análisis en profundidad de los datos de medios, este artículo propone un algoritmo de programación basado en inteligencia artificial (IA) para implementar la programación de tareas y la migración de bloques de datos lógicos. Al analizar los resultados experimentales, sabemos que el rendimiento de LAS (Programador de Afinidad de Bloque Logístico) se mejora en un 23,97%, 16,11% y 10,56%, respectivamente, en comparación con los otros tres algoritmos. Basándose en datos reales de nuevos medios, este artículo analiza en profundidad el contenido de los datos de medios y el comportamiento del usuario a través de métodos de análisis de big data. En comparación con otros métodos, el modelo de algoritmo en este artículo optimiza la precisión de la extracción de temas candentes, lo cual tiene implicaciones importantes para la minería de datos de medios. Además, los resultados del análisis de las características emocionales, las características de la audiencia y las características de comunicación de temas candentes obtenidos por la investigación también tienen valor práctico. Este método mejora la tasa de recuperación y el valor F en un 5% y 4,7%, respectivamente, y el valor F general del juicio emocional es aproximadamente del 88,9%.
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