16次，其他視頻都未點播過，服務器根據各個視頻的點播次數計算出選擇頻率，計算公式為:
[0057]資源信息點播頻率=資源信息點播次數+30
[0058]A的點播頻率為1.00，8的點播頻率為0.73，C的點播頻率為0.67，0的點播頻率為
0.10，E的點播頻率為0.03，F的點播頻率為0.53。以此可以分別確定第一歷史行為數據。
[0059]可以理解的是，在實際應用中，服務器除了可以直接統計個人賬號信息在一段時間內選擇各資源信息的次數，還可以統計在一段時間內觀看各資源信息的時間長度，根據時間長度與選擇次數綜合確定資源信息點播次數。服務器根據各個視頻的時間長度與選擇次數計算出選擇頻率，計算公式為:
[0060]資源信息點播頻率=(點播時長X時長系數+選擇次數X次數系數)+30
[0061 ]假設時長系數為0.5，次數系數為0.8，點播時長為8，選擇次數為30，則資源信息點播頻率的計算方式為:
[0062](8X0.5+30X0.8)^30 = 0.93
[0063]以此可以確定第一歷史行為數據為0.93。
[0064]需要說明的是，家庭賬號信息也可以采用上述方式先計算出每個成員賬號信息對應的歷史行為數據，根據求平均值的做法得到第二歷史行為數據。
[0065]其次，本發明實施例中，提供了一種計算第一歷史行為數據的方法，通過個人賬號信息在第一預置時間內選擇各資源信息的頻率，確定第一歷史行為數據。使得方案在應用中具有具體的實現方式，同時還客觀考慮到其他因素對第一歷史行為數據的影響，增強了方案的可行性。
[0066]可選地，在上述圖1對應的實施例的基礎上，本發明實施例提供的信息推送的方法第二個可選實施例中，根據第一歷史行為數據、個人賬號信息的第一權重系數、第二歷史行為數據以及家庭賬號信息的第二權重系數確定客戶端的用戶偏好參數，可以包括:
[0067]按照如下方式計算客戶端的用戶偏好參數:
[0068]Q = aXb+cXd
[0069]其中，Q表示客戶端的用戶偏好參數，a表示第一歷史行為數據，b表示個人賬號信息的第一權重系數，c表示第二歷史行為數據，d表示家庭賬號信息的第二權重系數。
[0070]本實施例中，提供了一種計算客戶端的用戶偏好參數的方法，具體為，按照如下方式計算客戶端的用戶偏好參數:
[0071]Q = aXb+cXd
[0072]其中，Q表示客戶端的用戶偏好參數，a表示第一歷史行為數據，b表示個人賬號信息的第一權重系數，c表示第二歷史行為數據，d表示家庭賬號信息的第二權重系數。
[0073]假設第一權重系數為0.2，第二權重系數為0.6，在實際應用中，第一權重系數與第二權重系數也可以設置為其他合理的數值，此處僅以第一權重系數為0.2，第二權重系數為
0.6進行介紹，并不作為本發明的限定。
[0074]當b為0.2，d為0.6時，若a為30，c為22，那么客戶端的用戶偏好參數Q為:
[0075]Q = 0.2X30+0.6X22 = 28.2
[0076]其中，a與c的數據來源可以參考上述圖1對應的第一個實施例，此處不進行贅述。
[0077]其次，本發明實施例中，介紹了根據第一歷史行為數據、個人賬號信息的第一權重系數、第二歷史行為數據以及家庭賬號信息的第二權重系數計算客戶端的用戶偏好參數的實現方式，可以利用具體的公式計算得到用戶偏好參數，從而更加準確的估計出不同資源信息對于不同用戶的受歡迎程度，提升方案的實用性。
[0078]可選地，在上述圖1對應的實施例的基礎上，本發明實施例提供的信息推送的方法第三個可選實施例中，還可以包括:
[0079]確定用戶偏好權重值，用戶偏好權重值包括賬號互動頻率值、優先級排序值、播放清晰值以及時間屬性值中的至少一項；
[0080]根據第一歷史行為數據、個人賬號信息的第一權重系數、第二歷史行為數據以及家庭賬號信息的第二權重系數確定客戶端的用戶偏好參數，可以包括:
[0081]根據第一歷史行為數據、個人賬號信息的第一權重系數、第二歷史行為數據、家庭賬號信息的第二權重系數以及用戶偏好權重值，確定客戶端的用戶偏好參數，其中，第二權重系數高于第一權重系數。
[0082]本實施例中，服務器還可以確定用戶偏好權重值，并將用戶偏好權重值作為計算用戶偏好參數的一個新增依據，用戶偏好權重值包括賬號互動頻率值、優先級排序值、播放清晰值以及時間屬性值中的至少一項，如果是其中的多項時，則也可以考慮每項值的權重比例，由此計算一個綜合性的用戶偏好權重值。
[0083]在多數情況下，第二權重系數是高于第一權重系數的，這是因為第二權重系數源自于家庭賬號信息，所包含的成員信息更多，且適合于客廳場景，而第一權重系數是源于個人賬號信息，只包括了個人的歷史行為數據，對整個家庭喜歡觀看的視頻而言，決定性較弱，因此，在實際計算用戶偏好參數時更著重于考慮家庭賬號信息對應的歷史行為數據，第二權重系數也將高于第一權重系數。
[0084]在服務器確定了用戶偏好權重值后，根據第一歷史行為數據、個人賬號信息的第一權重系數、第二歷史行為數據以及家庭賬號信息的第二權重系數，利用預置的公式計算客戶端的用戶偏好參數。
[0085]需要說明的是，服務器確定用戶偏好權重值可以在服務器查詢個人賬號信息對應的第一歷史行為數據以及家庭賬號信息對應的第二歷史行為數據之前，也可以是在服務器查詢個人賬號信息對應的第一歷史行為數據以及家庭賬號信息對應的第二歷史行為數據之后，故此處不作限定。
[0086]其次，本發明實施例中，在計算用戶偏好參數時還考慮到了用戶偏好權重值，該用戶偏好權重值可以為賬號互動頻率值、優先級排序值、播放清晰值以及時間屬性值中的至少一項，增加若干維度的用戶偏好權重值后，可以讓計算出來的結果更加適合家庭用戶使用的客廳場景，提升用戶觀看視頻的頻率，并且提升用戶體驗。
[0087]可選地，在上述圖1對應的第三個可選實施例的基礎上，本發明實施例提供的信息推送的方法第四個可選實施例中，根據第一歷史行為數據、個人賬號信息的第一權重系數、第二歷史行為數據、家庭賬號信息的第二權重系數以及用戶偏好權重值，確定客戶端的用戶偏好參數，可以包括:
[0088]按照如下方式計算客戶端的用戶偏好參數:
[0089]Q = aXb+cXd+X
[0090]其中，Q表示客戶端的用戶偏好參數，a表示第一歷史行為數據，b表示個人賬號信息的第一權重系數，c表示第二歷史行為數據，d表示家庭賬號信息的第二權重系數，X表示用戶偏好權重值。
[0091]本實施例中，提供了另一種計算客戶端的用戶偏好參數的方法，具體為，按照如下方式計算客戶端的用戶偏好參數:
[0092]Q = aXb+cXd+X
[0093]其中，Q表示客戶端的用戶偏好參數，a表示第一歷史行為數據，b表示個人賬號信息的第一權重系數，c表示第二歷史行為數據，d表示家庭賬號信息的第二權重系數，X表示用戶偏好權重值。
[0094]且第二權重系數高于第一權重系數，假設第一權重系數為0.2，第二權重系數為
0.6，在實際應用中，第一權重系數與第二權重系數也可以設置為其他合理的數值，此處僅以第一權重系數為0.2，第二權重系數為0.6進行介紹，并不作為本發明的限定。
[0095]X為賬號互動頻率值、優先級排序值、播放清晰值以及時間屬性值中的至少一項，如果X包括兩項或兩項以上的內容時，也需要考慮每項內容所占的比值，由此計算得到一個綜合的X值。
[0096]當b為0.2，d為0.6時，若a為30，c為22，計算得到的X為5，那么客戶端的用戶偏好參數Q為:
[0097]Q = 0.2 X 30+0.6 X 22+5 = 33.2
[0098]其中，a與c的數據來源可以參考上述圖1對應的第一個實施例，此處不進行贅述。
[0099]再次，本發明實施例中，介紹了根據第一歷史行為數據、個人賬號信息的第一權重系數、第二歷史行為數據、家庭賬號信息的第二權重系數以及用戶偏好權重值，計算客戶端的用戶偏好參數的實現方式，可以利用具體的公式計算得到用戶偏好參數，進一步地考慮到用戶偏好權重值對用戶偏好參數的影響，從而更加精準地得知不同資源信息對應不同用戶的受歡迎程度，以此提升方案的可行性。
[0100]為了便于理解，可以通過四種方式確定用戶偏好權重值，下面將從服務器的角度對本發明實施例中信息推送的方法進行描述:
[0101 ] 一、用戶偏好權重值為賬號互動頻率值；
[0102]請參閱圖2，圖2為本發明實施例中信息推送的方法另一個實施例示意圖，當用戶偏好權重值為賬號互動頻率值時，信息推送的方法的另一個實施例包括:
[0103]201、獲取客戶端的個人賬號信息以及家庭賬號信息；
[0104]本實施例中，服務器獲取客戶端的個人賬號信息以及家庭賬號信息的具體過程可以參照上述實施例中步驟101所述，此處不作贅述。
[0105]202、查詢個人賬號信息對應的第一歷史行為數據以及家庭賬號信息對應的第二歷史行為數據；
[0106]本實施例中，服務器可以查詢個人賬號信息對應的第一歷史行為數據以及家庭賬號信息對應的第二歷史行為數據，具體過程可以參照上述實施例中步驟102所述，此處不作贅述。
[0107]203、獲取個人賬號信息在第二預置時間內與至少一個賬號信息之間共享資源信息的次數；
[0108]本實施例中，服務器記錄第二預置時間內用戶使用個人賬號信息與其他賬號信息之間共享資源信息的次數，例如，用戶在使用個人賬號信息登錄個人賬號后，服務器統計該用戶在10天以內，通過即時通信(英文全稱:instant message，英文縮寫:IM)軟件分享或者推薦視頻的次數，
[0109]可以理解的是，第二預置時間可以是一個禮拜，10天或者I個月，也可以是其他合理的時間，此處不作限定。
[0110]204、根據共享資源信息的次數計算個人賬號信息對應的賬號互動頻率值，賬號互動頻率值與共享資源信息的次數正相關；
[0111]本實施例中，根據步驟203獲取的個人賬號信息在第二預置時間內與至少一個賬號信息之間共享資源信息的次數，計算個人賬號信息對應的賬號互動頻率值，具體地，若服務器統計用戶在10天以內，通過IM軟件分享視頻的20次，則可以采用下列公式計算賬號互動頻率值:
[0112]T = t + n
[0113]其中，T為賬號互動匹配值，t為周期，單位為一個自然日，η為