CN117880761B - 基于大数据的短信消息智能化推送方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据信息推送技术领域，具体涉及基于大数据的短信消息智能化推送方法及***，该方法包括：采集各短信通道的历史以及当前短信推送信息数据；获取各短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列及全局负载奇异系数，计算各短信消息推送时刻的短信推送波动指数，基于历史短信推送信息数据获取各短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合，获取各短信消息推送时刻的短信推送异常指数及短信推送及时度，以得到各短信消息推送时刻的短信推送能力强度；选取目标短信推送通道，自适应获取短信推送智能化选择的短信通道，完成短信消息推送任务。从而实现短信消息推送通道的自适应选取，提高短信消息智能化推送效率。

Description

基于大数据的短信消息智能化推送方法及***

技术领域

本发明涉及数据信息推送技术领域，具体涉及基于大数据的短信消息智能化推送方法及***。

背景技术

随着数据化时代的发展，短信消息推送服务在企业与客户沟通之间发挥着极为重要的作用，为企业提供了直接高效的交流方式。由于手机常常不离手，短信具有更高的响应率，这使得企业能够快速传达重要信息，并能够快速地获取用户的反馈。因此，与其他传统消息推送方式相比，推送的短信更有可能在短时间内被用户查阅，目前短信消息推送方式成为了生活中不可或缺的消息推送方法。

短信消息推送指的是通过运营商将文本或者数字信息传递至手机用户终端，通常情况下企业不会直接对接运营商实现短信推送，而是通过短信通道将不同地区的信息整合后提供统一、便捷的短信消息推送服务。

但是，由于不同短信通道的处理能力存在差异，当短信通道选择的不合理时，会导致推送的短信消息不能够及时到达，从而影响短信消息推送的效率。为了保证推送的短信消息能够及时到达，往往需要根据不同短信通道压力、短信通道流量、短信通道推送短信类型等信息，智能化的选择短信通道进行短信消息推送。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供基于大数据的短信消息智能化推送方法及***，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明实施例提供了基于大数据的短信消息智能化推送方法，该方法包括以下步骤：

采集各短信通道的历史以及当前短信推送信息数据；

针对各短信通道的历史过程中各短信消息，根据历史短信推送信息数据获取各短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列及全局负载奇异系数，根据局部短信推送负载变化序列及全局负载奇异系数获取各短信消息推送时刻的短信推送波动指数，利用DPC密度峰值聚类算法基于历史短信推送信息数据获取各短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合，根据邻域截断推送时刻集合内各推送时刻获取各短信消息推送时刻的短信推送异常指数及短信推送及时度，基于短信推送波动指数、短信推送异常指数及短信推送及时度获取各短信消息推送时刻的短信推送能力强度；

结合各短信通道历史过程中各短信消息推送时刻的短信推送能力强度，采用ARIMA算法预测当前时刻各短信通道的短信推送能力强度，将短信推送能力强度高于短信通道筛选阈值的通道作为目标短信推送通道，根据目标短信推送通道以及当前短信推送信息数据获取短信推送智能化选择的短信通道，完成短信消息推送任务。

进一步地，所述历史以及当前短信推送信息数据包括：

对于各短信通道，历史短信推送信息数据包括历史过程中每个短信消息推送时刻的历史短信推送时间、历史短信推送内容、历史短信推送内容内字符数量、历史短信推送内容内字符类别数量；当前短信推送信息数据包括当前时刻待推送的每条短信的推送内容。

进一步地，所述各短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列包括：

将短信通道的历史过程中每个短信消息推送时刻的历史短信推送内容内字符数量与历史短信推送时间的比值，作为每个短信消息推送时刻的短信推送负载值；

将每个短信通道的历史过程中每个短信消息推送时刻作为目标短信消息推送时刻，将与目标短信消息推送时刻之间时间间隔最近的h个短信消息推送时刻的短信推送负载值按照时间升序的顺序组成的序列作为目标短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列，其中，h为预设短信消息推送时刻数量。

进一步地，所述全局负载奇异系数包括：

将各短信消息推送时刻的短信推送负载值的相反数，作为以自然常数为底数的指数函数的指数；

计算各短信消息推送时刻与短信通道的历史过程中其他短信消息推送时刻的短信推送负载值的差值绝对值，获取各短信消息推送时刻的所有所述差值绝对值的和值，计算1与所述和值的求和结果；

获取所述指数函数的计算结果与所述求和结果的比值，将数字1与所述比值的差值作为各短信消息推送时刻的全局负载奇异系数。

进一步地，所述根据局部短信推送负载变化序列及全局负载奇异系数获取各短信消息推送时刻的短信推送波动指数，包括：

计算各短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列内元素的均值，获取各短信消息推送时刻的短信推送负载值与所述均值的差值绝对值，获取各短信消息推送时刻的全局负载奇异系数与所述差值绝对值的乘积；

计算各短信消息推送时刻与相邻短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列之间的dtw距离，获取各短信消息推送时刻的所述dtw距离的和值，获取大于零的预设参数与所述和值的求和结果；

将所述乘积与所述求和结果的比值作为各短信消息推送时刻的短信推送波动指数。

进一步地，所述各短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合包括：

将每个短信通道历史过程中所有短信消息推送时刻作为密度峰值聚类算法的输入，输出每个短信通道历史过程中各短信消息推送时刻的截断距离邻域范围内的所有短信消息推送时刻，将所述截断距离邻域范围内的所有短信消息推送时刻组成的集合，作为每个短信通道历史过程中各短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合。

进一步地，所述各短信消息推送时刻的短信推送异常指数及短信推送及时度包括：

对于第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻，计算其邻域截断推送时刻集合内所有短信消息推送时刻的历史短信推送内容的字符数量的变异系数，统计其邻域截断推送时刻集合内短信消息推送时刻的数目/>，其短信推送异常指数/>的表达式为：

式中，表示第i个短信通道历史过程中第j个短信消息推送时刻的历史短信推送内容的字符类别数量，/>为以自然常数为底数的指数函数，/>、/>分别表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的历史短信推送时间、第j个短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合内第d个短信消息推送时刻的历史短信推送时间；

计算各短信消息推送时刻的历史短信推送时间的归一化结果，统计各短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合内所有历史短信推送时间的最大值，计算各短信消息推送时刻的历史短信推送时间与所述最大值的差值绝对值，获取1与所述差值绝对值的和值，计算所述归一化结果与所述和值的比值，将1与所述比值的差值作为各短信消息推送时刻的短信推送及时度。

进一步地，所述基于短信推送波动指数、短信推送异常指数及短信推送及时度获取各短信消息推送时刻的短信推送能力强度，包括：

对于每个短信通道在历史过程中各短信消息推送时刻，获取各短信消息推送时刻的短信推送波动指数与短信推送异常指数的乘积，计算所述乘积与大于零的预设参数的和值，将各短信消息推送时刻的短信推送及时度与所述和值的比值，作为各短信消息推送时刻的短信推送能力强度。

进一步地，所述根据目标短信推送通道以及当前短信推送信息数据获取短信推送智能化选择的短信通道，包括：

将当前时刻待推送的每条短信的推送内容中的所有字符组成每个匹配字符序列；

将每个目标短信推送通道在当前时刻的上一个短信消息推送时刻的历史短信推送内容内所有的字符组成的序列作为每个目标短信推送通道的模板字符序列；

采用BM字符串匹配算法分别获取与每个匹配字符序列的匹配程度最大的模板字符序列，将与每个匹配字符序列的匹配程度最大的模板字符序列对应的目标短信推送通道，作为当前时刻待推送的每条短信推送智能化选择的短信通道。

第二方面，本发明实施例还提供了基于大数据的短信消息智能化推送***，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述方法的步骤。

本发明至少具有如下有益效果：

本发明通过构建短信推送能力强度并进行预测，随后基于预测结果得到目标短信推送通道，进而通过字符匹配的方式在目标短信推送通道中进行短信通道的智能化选取，避免了短信通道压力较大以及短信通道推送短信类型不符时出现短信推送失败的现象，从而延误短信推送的及时性。因此，本发明避免了短信通道压力较大以及短信通道推送短信类型不符时出现短信推送失败的现象，提高了短信推送的及时性以及短信推送的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，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的介绍，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的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例提供的基于大数据的短信消息智能化推送方法的步骤流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的基于大数据的短信消息智能化推送方法及***，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的基于大数据的短信消息智能化推送方法及***的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的基于大数据的短信消息智能化推送方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001，从企业大数据平台中获取短信消息推送的相关数据。

企业大数据平台包括短信消息推送过程中短信通道的信息数据，本实施例从企业大数据平台采集每个短信通道的历史短信推送信息数据，采集与当前时刻之间时间间隔最近的K个历史过程中短信消息推送时刻的历史短信推送时间、历史短信推送内容、历史短信推送内容内字符数量、历史短信推送内容内字符类别数量，所述历史短信推送信息数据包括历史过程中每个短信消息推送时刻的历史短信推送时间、历史短信推送内容、历史短信推送内容内字符数量、历史短信推送内容内字符类别数量，K的经验取值为100。同时，从企业大数据平台采集当前短信推送信息数据，所述当前短信推送信息数据包括当前时刻待推送的每条短信的推送内容。

至此，得到每个短信通道的历史短信推送信息数据和当前短信推送信息数据，所述历史短信推送信息数据包括历史过程中每个短信消息推送时刻的历史短信推送时间、历史短信推送内容、历史短信推送内容内字符数量、历史短信推送内容内字符类别数量；所述当前短信推送信息数据包括当前时刻待推送的每条短信的推送内容。

步骤S002，构建局部短信推送负载变化序列及全局负载奇异系数，根据局部短信推送负载变化序列及全局负载奇异系数获取短信推送波动指数，获取短信推送异常指数及短信推送及时度，进而计算短信推送能力强度，利用ARIMA差分自回归移动平均算法对短信推送能力强度进行预测，获取所有的目标短信推送通道。

通常情况下，不同短信通道的短信推送能力存在较大的差异，且不同短信通道受到短信推送内容的影响，当短信通道在历史短信推送过程中出现较大的波动时，说明此时短信通道承受到的短信推送压力较大，容易出现短信推送失败的现象；当短信通道在历史短信推送过程中稳定性较高时，说明短信通道的质量较好，该短信通道具备较强的短信推送能力，即短信通道能够承受到较大的短信推送压力，能够有效地保证短信推送的成功性以及及时性。

具体地，对于每个短信通道，将短信通道的历史过程中每个短信消息推送时刻的历史短信推送内容内字符数量与历史短信推送时间的比值，作为每个短信消息推送时刻的短信推送负载值，短信推送负载值越大，一定程度上反映了在该短信消息推送时刻时短信通道承受的短信推送压力越大。将每个短信通道的历史过程中每个短信消息推送时刻作为目标短信消息推送时刻，将与目标短信消息推送时刻之间时间间隔最近的h个短信消息推送时刻的短信推送负载值按照时间升序的顺序组成的序列作为目标短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列，h的经验取值为10。

进一步地，计算每个短信通道在历史过程中每个短信消息推送时刻的短信推送波动指数：

式中，表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的全局负载奇异系数，/>为以自然常数为底数的指数函数，/>表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的短信推送负载值，/>表示第i个短信通道在历史过程中短信消息推送时刻的数量，/>为欧氏距离函数，/>和/>表示第i个短信通道在历史过程中第j个、第g个短信消息推送时刻的短信推送负载值，/>为求和的索引值；

表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的短信推送波动指数，/>表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列内元素均值，/>为大于零的预设参数，避免分母为0，误差参数的经验取值为0.1，表示/>距离函数，/>表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列，/>表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的第b个相邻短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列，/>表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列与其第b个相邻短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列之间的/>距离，b的取值为1和2，只考虑短信消息推送时刻的左右相邻的短信消息推送时刻。需要说明的是，第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的相邻短信消息推送时刻包含第j个短信消息推送时刻的上一个短信消息推送时刻与下一个短信消息推送时刻。

短信推送负载值越大，一定程度上反映了在该短信消息推送时刻时短信通道承受的短信推送压力越大，即该短信消息推送时刻的负载特征的奇异性越大，并且短信推送负载值点之间的欧氏距离/>越大，说明该短信消息推送时刻的负载特征相对于全局负载特征出现较大的差异，即该短信消息推送时刻的负载特征的奇异性越大，则全局负载奇异系数越大。因此，全局负载奇异系数/>越大，且与元素均值之间的差异/>越大，一定程度上同时说明了该短信消息推送时刻的全局负载奇异程度较大，且局部负载奇异程度较大，即负载特征出现较大的变化，导致短信推送出现较大的波动性特征，则短信推送波动指数越大；同时，与相邻短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列之间的距离/>越大，说明该短信消息推送时刻的相邻短信消息推送时刻的负载特征的相似度越小，即负载特征出现较大的变化，越有可能导致短信推送出现较大的波动性特征，则短信推送波动指数越大。

进一步地，短信通道的短信推送能力受到短信推送内容的影响，短信推送内容的复杂性较高，比如短信内容多、字符类型多，此时短信推送越容易产生异常的现象，会影响短信推送内容的进度，此时往往需要根据实际情况自适应选择短信通道，以求保证短信推送的进程不会受到影响，进而保证短信推送的成功性以及及时性。

具体地，为了分析短信推送的异常特征，将每个短信通道历史过程中所有短信消息推送时刻作为DPC密度峰值聚类算法（Density Peaks Clustering，DPC）的输入，截断距离实施者可自行设定，本实施例中取值为5， DPC密度峰值聚类算法输出每个短信通道历史过程中每个短信消息推送时刻的截断距离邻域范围内的所有短信消息推送时刻，将每个短信通道历史过程中每个短信消息推送时刻的截断距离邻域范围内的所有短信消息推送时刻组成的集合，作为每个短信通道历史过程中每个短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合，DPC密度峰值聚类算法为公知技术，具体过程不再赘述。

进一步地，计算每个短信通道在历史过程中每个短信消息推送时刻的短信推送异常指数：

式中，表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的短信推送异常指数，/>表示第i个短信通道历史过程中第j个短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合内短信消息推送时刻的数目，/>表示第i个短信通道历史过程中第j个短信消息推送时刻的历史短信推送内容的字符类别数量，字符类别数量通过统计获取，本实施例不在详细赘述，/>为以自然常数为底数的指数函数，/>表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的历史短信推送时间，/>表示第i个短信通道历史过程中第j个短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合内第d个短信消息推送时刻的历史短信推送时间，/>表示第i个短信通道历史过程中第j个短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合内所有短信消息推送时刻的历史短信推送内容的字符数量的变异系数。变异系数的计算为公知技术，具体过程不再赘述。

历史短信推送内容内字符类别数量越大，一定程度上说明短信推送内容的复杂性较高，越容易产生短信推送的异常现象，则短信推送异常指数越大；同时，历史短信推送时间之间的差异/>越大，说明历史短信推送时间之间出现较大的变化，此时短信通道产生异常的可能性越大，则短信推送异常指数越大；另外，变异系数/>越大，说明邻域截断推送时刻集合内所有短信消息推送时刻的历史短信推送内容内字符数量的离散性较大，一定程度上说明短信推送时占用内存空间的稳定性越差，越容易产生短信推送的异常现象，则短信推送异常指数越大。

进一步地，分析短信推送的及时性特征，短信推送的及时性越高，说明短信推送能力越强；同时，短信推送波动程度越小，短信推送异常程度越小，同时说明短信通道的稳定性越好，则短信推送能力越强。

基于分析短信推送的及时性特征，同时结合短信推送波动指数与短信推送异常指数，构建每个短信通道在历史过程中每个短信消息推送时刻的短信推送能力强度：

式中，表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的短信推送及时度，/>为/>归一化函数，/>表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的历史短信推送时间，/>表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的历史短信推送时间的归一化值，/>表示第i个短信通道历史过程中第j个短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合内所有短信消息推送时刻的历史短信推送时间的最大值；

表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的短信推送能力强度，/>表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的短信推送波动指数，/>表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的短信推送异常指数，/>为大于零的预设参数，本实施例取值为0.1，实施者可自行设定。

历史短信推送时间的归一化值越小，且与邻域截断推送时刻集合内所有短信消息推送时刻的历史短信推送时间的最大值之间的差异/>越大，说明短信推送时间的消耗越小，此时推送的短信消息的及时性越优，则短信推送及时度越大。因此，短信推送及时度/>越大，且短信推送波动指数与短信推送异常指数的乘积/>越小，一定程度上说明了短信推送的效率越高，短信推送的波动程度和异常程度越低，即短信推送能力越强，则短信推送能力强度越大。

进一步地，为了智能化选取短信通道进行短信消息推送，对不同通道在当前时刻的短信推送能力强度进行预测。将每个短信通道在历史过程中所有短信消息推送时刻的短信推送能力强度按照时间升序的顺序组成的序列作为短信推送能力强度时间序列，将短信推送能力强度时间序列作为ARIMA差分自回归移动平均算法的输入，将ARIMA差分自回归移动平均算法的输出作为当前时刻每个通道的短信推送能力强度，ARIMA差分自回归移动平均算法为公知技术，具体过程不再赘述。

进一步，选取目标短信推送通道，将短信推送能力强度高于短信通道筛选阈值的短信通道作为目标短信推送通道。本实施例中，短信通道筛选阈值的获取采用最大类间方差算法，将当前时刻所有短信通道的短信推送能力强度按照数值升序的顺序组成的序列作为短信通道筛选序列，将短信通道筛选序列内所有的元素作为最大类间方差算法的输入，最大类间方差算法的输出为短信通道筛选阈值，将短信通道筛选序列内高于短信通道筛选阈值的每个元素对应的短信通道均作为目标短信推送通道，最大类间方差算法为公知技术，具体过程不再赘述。

至此，得到所有的目标短信推送通道。

步骤S003，根据目标短信推送通道以及当前短信推送信息数据获取匹配字符序列和模板字符序列，利用BM字符串匹配算法基于匹配字符序列和模板字符序列获取短信推送智能化选择的短信通道，完成短信消息智能化推送任务。

进一步地，将当前时刻待推送的每条短信的推送内容的所有字符组成的序列作为每个匹配字符序列，将每个目标短信推送通道在当前时刻的上一个短信消息推送时刻的历史短信推送内容内所有的字符组成的序列作为每个目标短信推送通道的模板字符序列。将每个匹配字符序列、所有目标短信推送通道的模板字符序列作为BM字符串匹配算法（Boyer-Moore，BM）的输入， BM字符串匹配算法的输出为与匹配字符序列的匹配程度最大的模板字符序列对应的目标短信推送通道，将与匹配字符序列的匹配程度最大的模板字符序列对应的目标短信推送通道作为当前时刻待推送的每条短信推送智能化选择的短信通道，BM字符串匹配算法为公知技术，具体过程不再赘述。通过当前时刻待推送的每条短信推送智能化选择的短信通道，完成短信消息智能化推送任务。

基于与上述方法相同的发明构思，本发明实施例还提供了基于大数据的短信消息智能化推送***，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于大数据的短信消息智能化推送方法中任意一项所述方法的步骤。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.基于大数据的短信消息智能化推送方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集各短信通道的历史以及当前短信推送信息数据；

针对各短信通道的历史过程中各短信消息，根据历史短信推送信息数据获取各短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列及全局负载奇异系数，根据局部短信推送负载变化序列及全局负载奇异系数获取各短信消息推送时刻的短信推送波动指数，利用DPC密度峰值聚类算法基于历史短信推送信息数据获取各短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合，根据邻域截断推送时刻集合内各推送时刻获取各短信消息推送时刻的短信推送异常指数及短信推送及时度，基于短信推送波动指数、短信推送异常指数及短信推送及时度获取各短信消息推送时刻的短信推送能力强度；

结合各短信通道历史过程中各短信消息推送时刻的短信推送能力强度，采用ARIMA算法预测当前时刻各短信通道的短信推送能力强度，将短信推送能力强度高于短信通道筛选阈值的通道作为目标短信推送通道，根据目标短信推送通道以及当前短信推送信息数据获取短信推送智能化选择的短信通道，完成短信消息推送任务；

所述历史以及当前短信推送信息数据包括：

对于各短信通道，历史短信推送信息数据包括历史过程中每个短信消息推送时刻的历史短信推送时间、历史短信推送内容、历史短信推送内容内字符数量、历史短信推送内容内字符类别数量；当前短信推送信息数据包括当前时刻待推送的每条短信的推送内容；

所述各短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列包括：

将短信通道的历史过程中每个短信消息推送时刻的历史短信推送内容内字符数量与历史短信推送时间的比值，作为每个短信消息推送时刻的短信推送负载值；

将每个短信通道的历史过程中每个短信消息推送时刻作为目标短信消息推送时刻，将与目标短信消息推送时刻之间时间间隔最近的h个短信消息推送时刻的短信推送负载值按照时间升序的顺序组成的序列作为目标短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列，其中，h为预设短信消息推送时刻数量；

所述全局负载奇异系数包括：

将各短信消息推送时刻的短信推送负载值的相反数，作为以自然常数为底数的指数函数的指数；

计算各短信消息推送时刻与短信通道的历史过程中其他短信消息推送时刻的短信推送负载值的差值绝对值，获取各短信消息推送时刻的所有所述差值绝对值的和值，计算数字1与所述和值的求和结果；

获取所述指数函数的计算结果与所述求和结果的比值，将数字1与所述比值的差值作为各短信消息推送时刻的全局负载奇异系数；

所述根据局部短信推送负载变化序列及全局负载奇异系数获取各短信消息推送时刻的短信推送波动指数，包括：

计算各短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列内元素的均值，获取各短信消息推送时刻的短信推送负载值与所述均值的差值绝对值，获取各短信消息推送时刻的全局负载奇异系数与所述差值绝对值的乘积；

计算各短信消息推送时刻与相邻短信消息推送时刻的局部短信推送负载变化序列之间的dtw距离，获取各短信消息推送时刻的所述dtw距离的和值，获取大于零的预设参数与所述和值的求和结果；

将所述乘积与所述求和结果的比值作为各短信消息推送时刻的短信推送波动指数；

所述各短信消息推送时刻的短信推送异常指数及短信推送及时度包括：

对于第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻，计算其邻域截断推送时刻集合内所有短信消息推送时刻的历史短信推送内容的字符数量的变异系数，统计其邻域截断推送时刻集合内短信消息推送时刻的数目/>，其短信推送异常指数/>的表达式为：

式中，表示第i个短信通道历史过程中第j个短信消息推送时刻的历史短信推送内容的字符类别数量，/>为以自然常数为底数的指数函数，/>、/>分别表示第i个短信通道在历史过程中第j个短信消息推送时刻的历史短信推送时间、第j个短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合内第d个短信消息推送时刻的历史短信推送时间；

计算各短信消息推送时刻的历史短信推送时间的归一化结果，统计各短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合内所有历史短信推送时间的最大值，计算各短信消息推送时刻的历史短信推送时间与所述最大值的差值绝对值，获取数字1与所述差值绝对值的和值，计算所述归一化结果与所述和值的比值，将数字1与所述比值的差值作为各短信消息推送时刻的短信推送及时度。

2.如权利要求1所述的基于大数据的短信消息智能化推送方法，其特征在于，所述各短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合包括：

将每个短信通道历史过程中所有短信消息推送时刻作为密度峰值聚类算法的输入，输出每个短信通道历史过程中各短信消息推送时刻的截断距离邻域范围内的所有短信消息推送时刻，将所述截断距离邻域范围内的所有短信消息推送时刻组成的集合，作为每个短信通道历史过程中各短信消息推送时刻的邻域截断推送时刻集合。

3.如权利要求1所述的基于大数据的短信消息智能化推送方法，其特征在于，所述基于短信推送波动指数、短信推送异常指数及短信推送及时度获取各短信消息推送时刻的短信推送能力强度，包括：

对于每个短信通道在历史过程中各短信消息推送时刻，获取各短信消息推送时刻的短信推送波动指数与短信推送异常指数的乘积，计算所述乘积与大于零的预设参数的和值，将各短信消息推送时刻的短信推送及时度与所述和值的比值，作为各短信消息推送时刻的短信推送能力强度。

4.如权利要求1所述的基于大数据的短信消息智能化推送方法，其特征在于，所述根据目标短信推送通道以及当前短信推送信息数据获取短信推送智能化选择的短信通道，包括：

将当前时刻待推送的每条短信的推送内容中的所有字符组成每个匹配字符序列；

将每个目标短信推送通道在当前时刻的上一个短信消息推送时刻的历史短信推送内容内所有的字符组成的序列作为每个目标短信推送通道的模板字符序列；

采用BM字符串匹配算法分别获取与每个匹配字符序列的匹配程度最大的模板字符序列，将与每个匹配字符序列的匹配程度最大的模板字符序列对应的目标短信推送通道，作为当前时刻待推送的每条短信推送智能化选择的短信通道。

5.基于大数据的短信消息智能化推送***，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4任意一项所述方法的步骤。