CN109547526A - 一种消息推送方法、计算机可读存储介质及服务器 - Google Patents

Abstract

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于大数据处理的消息推送方法、计算机可读存储介质及服务器。所述方法首先将用户划分为多个不同的角色类型，然后接收消息源服务器发送的消息集合，并分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度，从而为消息的分类推送提供了依据，对于任一条消息，仅将其推送给匹配度最高的角色类型的用户，而对其它的角色类型的用户不予推送。通过这样的方式，将消息分类推送给对应的角色类型的用户，为不同角色类型的用户推送不同的消息，满足了用户的差异化需求，大大提高了用户的使用体验。

Description

一种消息推送方法、计算机可读存储介质及服务器

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种消息推送方法、计算机可读存储介质及服务器。

背景技术

现有技术中在进行消息推送时，对于所有用户都是推送相同的消息，但是不同的用户对于推送消息的需求往往是不同的，目前的消息推送方式难以满足不同用户差异化的需求。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种消息推送方法、计算机可读存储介质及服务器，以解决现有的消息推送方式难以满足不同用户差异化的需求的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种消息推送方法，可以包括：

接收用户通过终端设备发送的控制指令，并根据所述控制指令确定用户的角色类型；

接收消息源服务器发送的消息集合，并分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度；

从各个角色类型中选取与第m条消息之间的匹配度最高的角色类型作为与第m条消息对应的优选角色类型，并将第m条消息推送至优选用户的终端设备，所述优选用户的角色类型为所述优选角色类型，m为所述消息集合中的各条消息的序号，1≤m≤MsgNum，MsgNum为所述消息集合中的消息总数。

本发明实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如下步骤：

接收用户通过终端设备发送的控制指令，并根据所述控制指令确定用户的角色类型；

接收消息源服务器发送的消息集合，并分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度；

从各个角色类型中选取与第m条消息之间的匹配度最高的角色类型作为与第m条消息对应的优选角色类型，并将第m条消息推送至优选用户的终端设备，所述优选用户的角色类型为所述优选角色类型，m为所述消息集合中的各条消息的序号，1≤m≤MsgNum，MsgNum为所述消息集合中的消息总数。

本发明实施例的第三方面提供了一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

接收用户通过终端设备发送的控制指令，并根据所述控制指令确定用户的角色类型；

接收消息源服务器发送的消息集合，并分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度；

从各个角色类型中选取与第m条消息之间的匹配度最高的角色类型作为与第m条消息对应的优选角色类型，并将第m条消息推送至优选用户的终端设备，所述优选用户的角色类型为所述优选角色类型，m为所述消息集合中的各条消息的序号，1≤m≤MsgNum，MsgNum为所述消息集合中的消息总数。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例首先将用户划分为多个不同的角色类型，然后接收消息源服务器发送的消息集合，并分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度，从而为消息的分类推送提供了依据，对于任一条消息，仅将其推送给匹配度最高的角色类型的用户，而对其它的角色类型的用户不予推送。通过这样的方式，将消息分类推送给对应的角色类型的用户，为不同角色类型的用户推送不同的消息，满足了用户的差异化需求，大大提高了用户的使用体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例中一种消息推送方法的一个实施例流程图；

图2为注册指令的示意图；

图3为角色变更指令的示意图；

图4为分别计算消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度的示意流程图；

图5为本发明实施例中一种消息推送装置的一个实施例结构图；

图6为本发明实施例中一种服务器的示意框图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例中一种消息推送方法的一个实施例可以包括：

步骤S101、接收用户通过终端设备发送的控制指令，并根据所述控制指令确定用户的角色类型。

服务器在接收到控制指令后，分别提取所述控制指令中的指令类型、用户标识以及角色类型，然后在预设的数据库中查找目标存储分区，所述目标存储分区为与所述角色类型对应的存储分区，若所述控制指令的指令类型为注册指令，则将所述用户标识存储入所述目标存储分区；若所述控制指令的指令类型为角色变更指令，则在所述数据库中查找源存储分区，并将所述用户标识从所述源存储分区移动至所述目标存储分区，所述源存储分区为存储所述用户标识的存储分区。

在本实施例中，用户可以通过终端设备上安装的指定的应用程序(APP)向服务器发送控制指令。用户在该应用程序进行注册时，可以根据实际情况选择自己的角色类型。以诊所场景为例，用户可选择的角色类型可以为诊所管理员、诊所医生、诊所员工等。在用户完成注册信息的填写，点击确认按钮后，应用程序会向后台服务器发送如图2所示的注册指令。

所述注册指令可以包括：MSG_TYPE字段、USER_ID字段、ROLE字段及OTHER字段。

其中，MSG_TYPE字段为指令类型，注册指令的指令类型可以为0x0001，该字段占据固定的字节数(4字节、8字节等等)。

USER_ID字段为用户标识，每个用户在系统中有且仅有一个用户标识，该用户标识在系统中是唯一的，该用户标识可以是用户的身份证号、工号、电话号码或者其它标识，该字段占据固定的字节数(4字节、8字节等等)。

ROLE字段为用户的角色类型，每个用户在系统中有且仅有一个角色类型，例如：诊所管理员(ROLE字段取值为：Administrator)、诊所医生(ROLE字段取值为：Doctor)、诊所员工(ROLE字段取值为：Employee)等等。该字段占据固定的字节数(4字节、8字节等等)。

OTHER字段为其它信息字段，例如，住址、邮箱、生日等等，可以根据实际情况设置。

服务器在接收到注册指令后，提取出该用户的信息，并将该用户的信息存储在数据库中。进一步地，可以将数据库按照用户的角色类型划分为多个存储分区，每个存储分区存储相同角色类型的用户信息，例如，可以将数据库划分为：管理员分区、医生分区、员工分区等等。服务器在接收到注册指令后，根据其中的ROLE字段为其选择对应的存储分区。需要注意的是，这里的分区是逻辑上的概念，不一定是物理存储空间的分区。

若用户的角色类型发生了变化，则可以在应用程序中重新进行角色类型的变更，在用户完成变更信息的填写，点击确认按钮后，应用程序会向后台服务器发送如图3所示的角色变更指令。

所述角色变更指令可以包括：MSG_TYPE字段、USER_ID字段及NEW_ROLE字段。

其中，MSG_TYPE字段为指令类型，角色变更指令的指令类型可以为0x0002。

USER_ID字段为用户标识。

NEW_ROLE字段为用户变更后的新的角色类型。

服务器在接收到角色变更指令后，首先根据其中的USER_ID字段查询到该用户的信息，然后将已存储的该用户的ROLE与角色变更指令中的NEW_ROLE字段进行比对，若两者一致，则无需执行任何操作，若两者不一致，则将该用户的角色类型变更为NEW_ROLE字段的内容，并且将该用户的信息从当前存储分区移动到变更后的新角色所对应的存储分区。

步骤S102、接收消息源服务器发送的消息集合，并分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度。

所述消息源服务器即为生成及下发各种推送消息的服务器。

如图4所示，所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度的过程可以包括：

步骤S1021、确定与各个角色类型分别对应的关键词集合，并分别计算每个关键词集合中的各个关键词的分类辨识度。

首先，对预设的语料库中的各条语料进行切词处理，得到各个词语。

所述语料库中包括与各个角色类型分别对应的语料子库。其中，各个语料子库可以根据对大规模的历史推送消息的大数据统计得到。具体地，获取各个角色类型对历史推送消息的阅读情况，并将这些历史推送消息划分为各个角色类型的语料子库，例如，诊所管理员阅读过的历史推送消息均划入管理员语料子库中，诊所医生阅读过的历史推送消息均划入医生语料子库中，诊所员工阅读过的历史推送消息均划入员工语料子库中。需要注意的是，若同一历史推送消息分别被多个角色阅读过，则可将其划入多个语料子库中。

切词处理是指将一条语料切分成一个一个单独的词语，在本实施例中，可以根据通用词典对语料进行切分，保证分出的词语都是正常词汇，如词语不在词典内则分出单字。当前后方向都可以成词时，例如“要求神”，会根据统计词频的大小划分，如“要求”词频高则分出“要求/神”，如“求神”词频高则分出“要/求神”。

然后，分别统计各个词语在各个语料子库中出现的频次，并根据下式分别计算各个词语的分类辨识度：

其中，w为词语的序号，1≤w≤WordNum，WordNum为词语的总数目，FreqSeq_w为第w个词语在各个语料子库中出现的频次序列，且FreqSeq_w＝[Freq_w,1,Freq_w,2,......,Freq_w,c,......,Freq_w,ClassNum]，Freq_w,c为第w个词语在与第c个角色类型对应的语料子库中出现的频次，FreqSeq′_w为从FreqSeq_w中去除掉最大取值后剩余的序列，即：FreqSeq′_w＝FreqSeq_w-MAX(FreqSeq_w)，MAX为求最大值函数，ClassDeg_w为第w个词语的分类辨识度。

接着，选取分类辨识度大于预设的辨识度阈值的词语作为关键词，且该关键词对应于FreqSeq_w取得最大值时对应的角色类型。

所述辨识度阈值可以根据实际情况进行设置，例如，可以将其设置为5、10、20或者其它取值。

可以根据下式确定与各个关键词分别对应的角色类型：

TgtKwSet_w＝argmax(FreqSeq_w)＝argmax(Freq_w,1,Freq_w,2,......,Freq_w,c,......,Freq_w,ClassNum)其中，TgtKwSet_w为与第w个关键词对应的角色类型的序号。

例如，“经营”这一词语在管理员语料子库中出现的频次为1000次，在医生语料子库中出现的频次为20次，在员工语料子库中出现的频次为10次，则其分类辨识度为：

其分类辨识度大于辨识度阈值，则可将其确定为关键词，由于其在管理员语料库中出现的频次最多，则可确定其为与诊所管理员这一角色类型对应的关键词。

最后，将各个与第c个角色类型对应的关键词构造为与第c个角色类型对应的关键词集合，如下表所示：

角色类型	关键词集合
		类别1	集合1＝{关键词1、关键词2、关键词3}
类别2	集合2＝{关键词4、关键词5、关键词6}
		类别3	集合3＝{关键词7、关键词8}
……..	……..
		……..	……..

步骤S1022、分别统计各个关键词在各条消息中出现的频次。

步骤S1023、分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度。

例如，可以根据下式分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度：

其中，m为所述消息集合中的各条消息的序号，1≤m≤MsgNum，MsgNum为所述消息集合中的消息总数，c为角色类型的序号，1≤c≤ClassNum，ClassNum为角色类型的总数，kn为关键词的序号，1≤kn≤KwNum_c，KwNum_c为与第c个角色类型对应的关键词集合中的关键词总数，MsgKWNum_c,kn,m为与第c个角色类型对应的关键词集合中的第kn个关键词在第m条消息中出现的频次，ClassDeg_c,kn为与第c个角色类型对应的关键词集合中的第kn个关键词的分类辨识度，AcceptDeg_c,m为第m条消息与第c个角色类型之间的匹配度。

步骤S103、从各个角色类型中选取与第m条消息之间的匹配度最高的角色类型作为与第m条消息对应的优选角色类型，并将第m条消息推送至优选用户的服务器。

所述优选用户的角色类型为所述优选角色类型，可以根据下式确定与各条消息分别对应的优选角色类型：

SelRole_m＝argmax(AcceptDegSeq_m)

＝argmax(AcceptDeg_1,m,AcceptDeg_2,m,......,AcceptDeg_c,m,......,AcceptDeg_ClassNum,m)其中，AcceptDegSeq_m＝[AcceptDeg_1,m,AcceptDeg_2,m,......,AcceptDeg_c,m,......,AcceptDeg_ClassNum,m]即AcceptDegSeq_m为所述消息集合中的第m条消息与各个角色类型之间的匹配度序列，SelRole_m为与第m条消息对应的优选角色类型的序号。

综上所述，本发明实施例首先将用户划分为多个不同的角色类型，然后接收消息源服务器发送的消息集合，并分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度，从而为消息的分类推送提供了依据，对于任一条消息，仅将其推送给匹配度最高的角色类型的用户，而对其它的角色类型的用户不予推送。通过这样的方式，将消息分类推送给对应的角色类型的用户，为不同角色类型的用户推送不同的消息，满足了用户的差异化需求，大大提高了用户的使用体验。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的一种消息推送方法，图5示出了本发明实施例提供的一种消息推送装置的一个实施例结构图。

本实施例中，一种消息推送装置可以包括：

角色类型确定模块501，用于接收用户通过终端设备发送的控制指令，并根据所述控制指令确定用户的角色类型；

匹配度计算模块502，用于接收消息源服务器发送的消息集合，并分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度；

优选类型确定模块503，用于从各个角色类型中选取与第m条消息之间的匹配度最高的角色类型作为与第m条消息对应的优选角色类型，并将第m条消息推送至优选用户的终端设备，所述优选用户的角色类型为所述优选角色类型，m为所述消息集合中的各条消息的序号，1≤m≤MsgNum，MsgNum为所述消息集合中的消息总数。

进一步地，所述匹配度计算模块可以包括：

关键词集合确定单元，用于确定与各个角色类型分别对应的关键词集合，并分别计算每个关键词集合中的各个关键词的分类辨识度；

关键词频次统计单元，用于分别统计各个关键词在各条消息中出现的频次；

匹配度计算单元，用于根据下式分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度：

其中，c为角色类型的序号，1≤c≤ClassNum，ClassNum为角色类型的总数，kn为关键词的序号，1≤kn≤KwNum_c，KwNum_c为与第c个角色类型对应的关键词集合中的关键词总数，MsgKWNum_c,kn,m为与第c个角色类型对应的关键词集合中的第kn个关键词在第m条消息中出现的频次，ClassDeg_c,kn为与第c个角色类型对应的关键词集合中的第kn个关键词的分类辨识度，AcceptDeg_c,m为第m条消息与第c个角色类型之间的匹配度。

进一步地，所述关键词集合确定单元可以包括：

切词处理子单元，用于对预设的语料库中的各条语料进行切词处理，得到各个词语，所述语料库中包括与各个角色类型分别对应的语料子库；

词语频次统计子单元，用于分别统计各个词语在各个语料子库中出现的频次；

分类辨识度计算子单元，用于根据下式分别计算各个词语的分类辨识度：

其中，w为词语的序号，1≤w≤WordNum，WordNum为词语的总数目，FreqSeq_w为第w个词语在各个语料子库中出现的频次序列，且FreqSeq_w＝[Freq_w,1,Freq_w,2,......,Freq_w,c,......,Freq_w,ClassNum]，Freq_w,c为第w个词语在与第c个角色类型对应的语料子库中出现的频次，FreqSeq′_w为从FreqSeq_w中去除掉最大取值后剩余的序列，即：FreqSeq′_w＝FreqSeq_w-MAX(FreqSeq_w)，MAX为求最大值函数，ClassDeg_w为第w个词语的分类辨识度；

角色类型确定子单元，用于选取分类辨识度大于预设的辨识度阈值的词语作为关键词，并根据下式确定与各个关键词分别对应的角色类型：

TgtKwSet_w＝argmax(FreqSeq_w)＝argmax(Freq_w,1,Freq_w,2,......,Freq_w,c,......,Freq_w,ClassNum)其中，TgtKwSet_w为与第w个关键词对应的角色类型的序号；

关键词集合构造子单元，用于将各个与第c个角色类型对应的关键词构造为与第c个角色类型对应的关键词集合。

进一步地，所述角色类型确定模块可以包括：

信息提取单元，用于分别提取所述控制指令中的指令类型、用户标识以及角色类型；

目标存储分区查找单元，用于在预设的数据库中查找目标存储分区，所述目标存储分区为与所述角色类型对应的存储分区；

用户标识存储单元，用于若所述控制指令的指令类型为注册指令，则将所述用户标识存储入所述目标存储分区；

源存储分区查找单元，用于若所述控制指令的指令类型为角色变更指令，则在所述数据库中查找源存储分区，所述源存储分区为存储所述用户标识的存储分区；

用户标识移动单元，用于将所述用户标识从所述源存储分区移动至所述目标存储分区。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

图6示出了本发明实施例提供的一种服务器的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

在本实施例中，所述服务器6可以包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机可读指令62，例如执行上述的消息推送方法的计算机可读指令。所述处理器60执行所述计算机可读指令62时实现上述各个消息推送方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S103。或者，所述处理器60执行所述计算机可读指令62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示模块501至503的功能。

示例性的，所述计算机可读指令62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机可读指令62在所述服务器6中的执行过程。

所述处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器61可以是所述服务器6的内部存储单元，例如服务器6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述服务器6的外部存储设备，例如所述服务器6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述服务器6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机可读指令以及所述服务器6所需的其它指令和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干计算机可读指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机可读指令的介质。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种消息推送方法，其特征在于，包括：

接收用户通过终端设备发送的控制指令，并根据所述控制指令确定用户的角色类型；

接收消息源服务器发送的消息集合，并分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度；

从各个角色类型中选取与第m条消息之间的匹配度最高的角色类型作为与第m条消息对应的优选角色类型，并将第m条消息推送至优选用户的终端设备，所述优选用户的角色类型为所述优选角色类型，m为所述消息集合中的各条消息的序号，1≤m≤MsgNum，MsgNum为所述消息集合中的消息总数。

2.根据权利要求1所述的消息推送方法，其特征在于，所述分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度包括：

确定与各个角色类型分别对应的关键词集合，并分别计算每个关键词集合中的各个关键词的分类辨识度；

分别统计各个关键词在各条消息中出现的频次；

根据下式分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度：

其中，c为角色类型的序号，1≤c≤ClassNum，ClassNum为角色类型的总数，kn为关键词的序号，1≤kn≤KwNum_c，KwNum_c为与第c个角色类型对应的关键词集合中的关键词总数，MsgKWNum_c,kn,m为与第c个角色类型对应的关键词集合中的第kn个关键词在第m条消息中出现的频次，ClassDeg_c,kn为与第c个角色类型对应的关键词集合中的第kn个关键词的分类辨识度，AcceptDeg_c,m为第m条消息与第c个角色类型之间的匹配度。

3.根据权利要求2所述的消息推送方法，其特征在于，所述确定与各个角色类型分别对应的关键词集合，并分别计算每个关键词集合中的各个关键词的分类辨识度包括：

对预设的语料库中的各条语料进行切词处理，得到各个词语，所述语料库中包括与各个角色类型分别对应的语料子库；

分别统计各个词语在各个语料子库中出现的频次；

根据下式分别计算各个词语的分类辨识度：

其中，w为词语的序号，1≤w≤WordNum，WordNum为词语的总数目，FreqSeq_w为第w个词语在各个语料子库中出现的频次序列，且FreqSeq_w＝[Freq_w,1,Freq_w,2,......,Freq_w,c,......,Freq_w,ClassNum]，Freq_w,c为第w个词语在与第c个角色类型对应的语料子库中出现的频次，FreqSeq′_w为从FreqSeq_w中去除掉最大取值后剩余的序列，即：FreqSeq′_w＝FreqSeq_w-MAX(FreqSeq_w)，MAX为求最大值函数，ClassDeg_w为第w个词语的分类辨识度；

选取分类辨识度大于预设的辨识度阈值的词语作为关键词，并根据下式确定与各个关键词分别对应的角色类型：

TgtKwSet_w＝argmax(FreqSeq_w)＝argmax(Freq_w,1,Freq_w,2,......,Freq_w,c,......,Freq_w,ClassNum)

其中，TgtKwSet_w为与第w个关键词对应的角色类型的序号；

将各个与第c个角色类型对应的关键词构造为与第c个角色类型对应的关键词集合。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的消息推送方法，其特征在于，所述根据所述控制指令确定用户的角色类型包括：

分别提取所述控制指令中的指令类型、用户标识以及角色类型；

在预设的数据库中查找目标存储分区，所述目标存储分区为与所述角色类型对应的存储分区；

若所述控制指令的指令类型为注册指令，则将所述用户标识存储入所述目标存储分区。

5.根据权利要求4所述的消息推送方法，其特征在于，还包括：

若所述控制指令的指令类型为角色变更指令，则在所述数据库中查找源存储分区，所述源存储分区为存储所述用户标识的存储分区；

将所述用户标识从所述源存储分区移动至所述目标存储分区。

6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的消息推送方法的步骤。

7.一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

接收用户通过终端设备发送的控制指令，并根据所述控制指令确定用户的角色类型；

接收消息源服务器发送的消息集合，并分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度；

从各个角色类型中选取与第m条消息之间的匹配度最高的角色类型作为与第m条消息对应的优选角色类型，并将第m条消息推送至优选用户的终端设备，所述优选用户的角色类型为所述优选角色类型，m为所述消息集合中的各条消息的序号，1≤m≤MsgNum，MsgNum为所述消息集合中的消息总数。

8.根据权利要求7所述的服务器，其特征在于，所述分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度包括：

确定与各个角色类型分别对应的关键词集合，并分别计算每个关键词集合中的各个关键词的分类辨识度；

分别统计各个关键词在各条消息中出现的频次；

根据下式分别计算所述消息集合中的各条消息与各个角色类型之间的匹配度：

其中，c为角色类型的序号，1≤c≤ClassNum，ClassNum为角色类型的总数，kn为关键词的序号，1≤kn≤KwNum_c，KwNum_c为与第c个角色类型对应的关键词集合中的关键词总数，MsgKWNum_c,kn,m为与第c个角色类型对应的关键词集合中的第kn个关键词在第m条消息中出现的频次，ClassDeg_c,kn为与第c个角色类型对应的关键词集合中的第kn个关键词的分类辨识度，AcceptDeg_c,m为第m条消息与第c个角色类型之间的匹配度。

9.根据权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述确定与各个角色类型分别对应的关键词集合，并分别计算每个关键词集合中的各个关键词的分类辨识度包括：

对预设的语料库中的各条语料进行切词处理，得到各个词语，所述语料库中包括与各个角色类型分别对应的语料子库；

分别统计各个词语在各个语料子库中出现的频次；

根据下式分别计算各个词语的分类辨识度：

其中，w为词语的序号，1≤w≤WordNum，WordNum为词语的总数目，FreqSeq_w为第w个词语在各个语料子库中出现的频次序列，且FreqSeq_w＝[Freq_w,1,Freq_w,2,......,Freq_w,c,......,Freq_w,ClassNum]，Freq_w,c为第w个词语在与第c个角色类型对应的语料子库中出现的频次，FreqSeq′_w为从FreqSeq_w中去除掉最大取值后剩余的序列，即：FreqSeq′_w＝FreqSeq_w-MAX(FreqSeq_w)，MAX为求最大值函数，ClassDeg_w为第w个词语的分类辨识度；

选取分类辨识度大于预设的辨识度阈值的词语作为关键词，并根据下式确定与各个关键词分别对应的角色类型：

TgtKwSet_w＝argmax(FreqSeq_w)＝argmax(Freq_w,1,Freq_w,2,......,Freq_w,c,......,Freq_w,ClassNum)

其中，TgtKwSet_w为与第w个关键词对应的角色类型的序号；

将各个与第c个角色类型对应的关键词构造为与第c个角色类型对应的关键词集合。

10.根据权利要求7至9中任一项所述的服务器，其特征在于，所述根据所述控制指令确定用户的角色类型包括：

分别提取所述控制指令中的指令类型、用户标识以及角色类型；

在预设的数据库中查找目标存储分区，所述目标存储分区为与所述角色类型对应的存储分区；

若所述控制指令的指令类型为注册指令，则将所述用户标识存储入所述目标存储分区。