很抱歉，目前知识库中没有关于“AI 自动整理新媒体传播数据”的相关内容。但一般来说，实现 AI 自动整理新媒体传播数据可以通过以下步骤：
- 数据采集：利用网络爬虫等技术收集新媒体平台上的相关数据，如文章阅读量、点赞数、评论数等。
- 数据清洗：对采集到的数据进行清理和预处理，去除无效或错误的数据。
- 特征提取：从清洗后的数据中提取有价值的特征，例如用户行为特征、内容特征等。
- 选择合适的算法：根据数据特点和需求，选择适合的机器学习或深度学习算法，如分类算法、聚类算法等。
- 模型训练：使用提取的特征和选择的算法进行模型训练。
- 模型评估：通过测试数据对训练好的模型进行评估，确保其准确性和可靠性。
- 部署应用：将训练好的模型部署到实际系统中，实现自动整理新媒体传播数据的功能。
需要注意的是，具体的实现方式会因数据特点、业务需求和技术条件的不同而有所差异。