随着互联网技术与移动终端的迅猛发展,人们的生活变得越来越方便与丰富,无论是个人还是企业都有受到互联网的深刻影响。其中,通过移动终端获取信息成为人们获取信息的主要方式之一。移动终端的消息推送类似于互联网中关于消息推送的实现方式,即通过使用某种共同约定的网络协议,将消息根据用户的行为特征与喜好进行分析,然后将分析后的消息主动推送给特用户,让用户能得到自己想要获得的消息。因此,怎样能有效的利用移动终端来更好的实现信息推送的精确、及时以及高效性,成为企业、研究者以及程序开发者关注的重要问题。在该背景下,本文主要做了以下工作:一、本文对传统的基于词频的文本向量表示存在的向量维度大、准确率低的缺点,提出了一种基于语义向量与改进的词频向量相结合的方法来进行文本的向量表示。首先,通过改进的词频向量进行文本训练,并对训练得来的向量进行PCA降维,获得一个N维向量,接着,对文本再进行基于语义的模型训练,同样获得一个N维的向量,最后,对获得的两个N维向量同时进行Doc2vec模型训练得到一个新的文本向量。通过实验表明,本文提出的文本向量改进方法相比仅通过基于词频获得的文本向量或者仅通过基于语义获得的文本向量,在准确率都有一定的提升,这为以后能更好的根据不同用户的喜好和浏览历史来实现更加有针对性的消息推送提供可能。二、针对传统的基于轮询方式的消息推送方案中存在的推送实时性差、CPU资源消耗大的缺点,提出了一种基于Push推送方式的消息推送机制,并设计出了基于XMPP(Extensible Messaging and Presence Protoclo)协议的大学校园类个性化消息推送平台,总体架构由服务端和移动端两个部分组成。其中,服务端通过利用Java语言、Spring、Mina框架来提供Web服务,主要由两部分组成,一个是基于某个端口上的XMPP服务来实现与移动端的XMPPConnection类进行通信,另一部分是Web服务器,采用一个轻量级的HTTP服务来接收移动端的Web请求;移动端是基于XMPP协议,通过在Android系统平台进行开发,从而实现最广泛的智能终端用户群。通过对消息推送平台的移动终端应用软件进行了时延性、电量消耗以及数据流量的消耗的测试,实验结果显示其都在正常范围,这使得XMPP协议在消息推送领域得到扩展。