權重系數。
[0171]具體地，利用上述實施例所介紹的公式:
[0172]Q = aXb+cXd+X
[0173]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中的播放清晰值。
[0174]若b為0.2，d為0.6時，a為30，(:為22，計算得到的X為4，那么客戶端的用戶偏好參數Q為:
[0175]Q = 30 X 0.2+22 X 0.6+4 = 32.2
[0176]407、確定各資源信息與用戶偏好參數之間的匹配值；
[0177]本實施例中，針對各資源信息分別計算不同的資源信息與用戶偏好參數之間的匹配值。其中，用戶偏好參數越大，其資源信息的匹配值也越高。
[0178]例如，高清視頻的用戶偏好參數是32.2，超清視頻的用戶偏好參數是34.2，藍光視頻的用戶偏好參數是36.2，則高清視頻類型的匹配值為32.2%，超清視頻類型的匹配值為34.2%,藍光視頻類型的匹配值為36.2 %。
[0179]408、向客戶端推送匹配值滿足預置條件的目標資源信息。
[0180]本實施例中，服務器向客戶端推送匹配值滿足預置條件的目標資源信息，假設滿足預置條件的匹配值為33%以上的視頻，那么根據步驟407計算得到的高清視頻、超清視頻和藍光視頻的匹配值，可以推送超清視頻和藍光視頻。
[0181]再次，本發明實施例中，提供了一種利用播放清晰值計算用戶偏好參數的方法，不同的播放清晰值表示著視頻播放的清晰度不同，而用戶會更傾向于觀看清晰度高的視頻，因此在計算用戶偏好參數時考慮到播放清晰度的影響，使得推送的資源信息更符合用戶觀看的需求，提升方案的靈活性。
[0182]四、用戶偏好權重值為時間屬性值；
[0183]請參閱圖5，圖5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時間屬性值時，信息推送的方法的另一個實施例包括:
[0184]501、獲取客戶端的個人賬號信息以及家庭賬號信息；
[0185]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。
[0186]502、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；
[0187]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。
[0188]503、獲取多個時間段內的各資源信息的播放次數；
[0189]本實施例中，服務器獲取多個時間段內的各資源信息的播放次數，具體為，統計十天內的觀看情況，在下午4至6點這個時間段內小孩觀看動畫片10次，成年人觀看電視劇3次，早上9至11點年輕人觀看北美職業籃球聯盟(英文全稱:Nat1nal BasketballAssociat 1n，英文縮寫:NBA) 6次，觀看新聞報道8次。
[0190]504、統計各資源信息在每個時間段內的播放次數，并得到播放次數的排列順序；[0191 ]本實施例中，服務器統計各資源信息在每個時間段內的播放次數，比如，下午4至6點播放動畫片1次，播放電視劇3次，在早上9至11點播放NBA6次，播放新聞報道8次。并根據播放次數可以得到他們的播放排列順序。
[0192]505、根據播放次數的排列順序確定各資源信息的時間屬性值；
[0193]本實施例中，服務器根據播放次數的排列順序，確定各資源信息的時間屬性值，例如動畫片類型的視頻在下午4至6點的時間屬性值為10，電視劇類型的視頻在下午4至6點的時間屬性值為3，體育運動類型的視頻在早上9至11點的時間屬性值為6，新聞報道類型的視頻在早上9至11點的時間屬性值為8。
[0194]需要說明的是，步驟503、504以及步驟505可以在步驟502之前進行，也可以在步驟502之后進行，此處不作限定。
[0195]506、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，第二權重系數高于第一權重系數；
[0196]本實施例中，當用戶偏好權重值為時間屬性值時，則服務器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時間屬性值，計算客戶端的用戶偏好參數，第二權重系數高于第一權重系數。
[0197]具體地，利用上述實施例所介紹的公式:
[0198]Q = aXb+cXd+X
[0199]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中的時間屬性值。
[0200]服務器實時地監控時間，動態地進行用戶偏好參數的計算，若b為0.2，d為0.6，且當前時間為下午5點，獲取a為30，c為33，X為10，那么客戶端的用戶偏好參數Q為:
[0201]Q = 30 X 0.2+22 X 0.6+10 = 38.2
[0202]507、確定各資源信息與用戶偏好參數之間的匹配值；
[0203]本實施例中，針對各資源信息分別計算不同的資源信息與用戶偏好參數之間的匹配值。其中，用戶偏好參數越大，其資源信息的匹配值也越高。
[0204]例如，在下午4至6點，動畫片的用戶偏好參數是38.2，電視劇的用戶偏好參數是31.2，則確定在這個時間段內動畫片匹配值為38.2 %，電視劇的匹配值為31.2 %。
[0205]508、向客戶端推送匹配值滿足預置條件的目標資源信息。
[0206]本實施例中，服務器在不同的時間段內向客戶端推送匹配值最高的類型的視頻，這些視頻即為面目標資源信息。
[0207]再次，本發明實施例中，提供了一種利用時間屬性值計算用戶偏好參數的方法，不同的時間段通常收看的視頻節目也不一樣，利用不同時間段內用戶觀看視頻的頻率，計算用戶偏好參數，不但使得方案的考慮范圍更全面，而且可以增強方案的可操作性，針對特定的情況進行靈活的計算，進一步提升用戶體驗。
[0208]為便于理解，下面以一個具體應用場景對本發明中一種信息推送的方法進行詳細描述，具體為:
[0209]小劉一家五口人常常在晚間7至10點收看電視節目，其中小劉今年20歲，劉爸爸50歲，劉媽媽48歲，劉爺爺77歲，劉奶奶72歲。
[0210]周六晚上小劉一家人想找點新的節目收看，于是小劉用個人賬號和密碼登錄視頻平臺，其賬號為xiaoliu，密碼為123321，登錄視頻平臺后選擇“客廳模式”，服務器根據小劉的個人賬號信息自動獲取小劉家庭賬號信息，家庭賬號為I iuhone，密碼為111111，并且查詢到使用xiaoliu這個賬號觀看《海賊王》的頻率為10天10次，觀看《天天向上》的頻率為10天5次，而使用Iiuhome這個賬號里觀看《天天向上》的頻率為10天2次，觀看電視劇《何以笙簫默》為10天5次，觀看電視劇《搭錯車》為10天8次，其中，所有觀看的視頻都為超清視頻源。
[0211]服務器后臺利用上述數據，根據公式Q= aXb+c Xd+X計算客戶端的用戶偏好參數，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。
[0212]假設個人賬號信息的第一權重系數b為0.2，家庭賬號信息的第二權重系數d為
0.8，由此計算各資源信息的用戶偏好參數，例如:
[0213]《海賊王》:Qi= 1X0.2+0X0.8+5 = 10
[0214]《天天向上》:Q2= 5 X0.2+2 X0.8+5 = 7.6
[0215]《何以笙簫默》:Q3= O X0.2+5 X0.8+5 = 9
[0216]《搭錯車》:Q4=OX0.2+8X0.8+5= 11.4
[0217]根據這些用戶偏好參數，計算其他資源與該用戶偏好參數之間匹配值，《海賊王》屬于熱血動漫類視頻，該類視頻的匹配值為10%，《天天向上》屬于家庭類綜藝節目，該類視頻的匹配值為7.6%，《何以笙蕭默》屬于言情劇，該類視頻的匹配值為9%，《搭錯車》屬于家庭倫理劇，該類視頻的匹配值為11.4 %，因此，服務器將主要推送家庭倫理類型的電視劇。
[0218]下面對本發明中的服務器進行詳細描述，請參閱圖6，本發明實施例中的服務器，包括:
[0219]獲取模塊601，用于獲取客戶端的個人賬號信息以及家庭賬號信息；
[0220]查詢模塊602，用于查詢所述獲取模塊601獲取的個人賬號信息對應的第一歷史行為數據以及所述家庭賬號信息對應的第二歷史行為數據；
[0221]第一確定模塊603，用于根據所述查詢模塊602查詢的所述第一歷史行為數據、個人賬號信息的第一權重系數、所述查詢模塊602查詢的所述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所述客戶端的用戶偏好參數；
[0222]第二確定模塊604，用于計算各資源信息與所述第一確定模塊603計算的所述用戶偏好參數之間的匹配值；
[0223]推送模塊605，用于向所述客戶端推送所述第二確定模塊604計算的所述匹配值滿足預置條件的目標資源信息。
[0224]本實施例中，獲取模塊601獲取客戶端的個人賬號信息以及家庭賬號信息，查詢模塊602查詢獲取模塊601獲取的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，第一確定模塊603根據查詢模塊602查詢的第一歷史行為數據、個人賬號信息的第一權重系數、查詢模塊602查詢的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，第二確定模塊604計算各資源信息與第一確定模塊603計算的用戶偏好參數之間的匹配值，推送模塊605向客戶端推送第二確定模塊604計算的匹配值滿足預置條件的目標資源信息。
[0225]本發明實施例中，提供了一種信息推送的方法，首先服務器獲取客戶端的個人賬號信息以及家庭賬號信息，然后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，再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，最后由服務器計算各