1.一种数字媒体内容自动分类系统，其特征在于，所述系统包括关系图构建模块、仿真内容生成模块、动态内容分析模块、规则学习与匹配模块、预测性分类模块、异常内容识别模块、序列内容分析模块、综合分类决策模块；
2.根据权利要求1所述的数字媒体内容自动分类系统，其特征在于，所述内容关系图包括多个媒体元素节点、关联性边和节点特征信息，所述仿真内容样本包括构建的图像、视频片段和音频样本，所述动态内容分析结果包括时空特征数据和内容变化趋势，所述适应性分类规则包括动态调整的分类规则和趋势特征，所述预测性分类结果包括潜在类别标签和时序数据分析结果，所述异常内容识别结果包括非主流和罕见内容列表，所述序列内容分析结果包括时间序列分析结果和内容模式变化，所述综合分类决策包括最终分类结果和多角度分类分析。
3.根据权利要求1所述的数字媒体内容自动分类系统，其特征在于，所述关系图构建模块包括节点特性分析子模块、边界关系映射子模块、图结构优化子模块；
4.根据权利要求1所述的数字媒体内容自动分类系统，其特征在于，所述仿真内容生成模块包括内容生成算法子模块、真实性判定子模块、仿真质量提升子模块；
5.根据权利要求1所述的数字媒体内容自动分类系统，其特征在于，所述动态内容分析模块包括时空关联分析子模块、动态属性挖掘子模块、趋势识别与分析子模块；
6.根据权利要求1所述的数字媒体内容自动分类系统，其特征在于，所述规则学习与匹配模块包括分类规则学习子模块、规则性能优化子模块、规则动态更新子模块；
7.根据权利要求1所述的数字媒体内容自动分类系统，其特征在于，所述预测性分类模块包括概率模型构建子模块、潜在分类预测子模块、分类性能优化子模块；
8.根据权利要求1所述的数字媒体内容自动分类系统，其特征在于，所述异常内容识别模块包括非常规内容检测子模块、内容异质性评估子模块、异常结果筛选子模块；
9.根据权利要求1所述的数字媒体内容自动分类系统，其特征在于，所述序列内容分析模块包括时间序列重构子模块、序列模式识别子模块、节奏与风格分析子模块；
10.根据权利要求1所述的数字媒体内容自动分类系统，其特征在于，所述综合分类决策模块包括分类结果综合子模块、决策逻辑构建子模块、分类效果综合提升子模块；