16次，其他视频都未点播过，服务器根据各个视频的点播次数计算出选择频率，计算公式为:
[0057]资源信息点播频率=资源信息点播次数+30
[0058]A的点播频率为1.00，8的点播频率为0.73，C的点播频率为0.67，0的点播频率为
0.10，E的点播频率为0.03，F的点播频率为0.53。以此可以分别确定第一历史行为数据。
[0059]可以理解的是，在实际应用中，服务器除了可以直接统计个人账号信息在一段时间内选择各资源信息的次数，还可以统计在一段时间内观看各资源信息的时间长度，根据时间长度与选择次数综合确定资源信息点播次数。服务器根据各个视频的时间长度与选择次数计算出选择频率，计算公式为:
[0060]资源信息点播频率=(点播时长X时长系数+选择次数X次数系数)+30
[0061 ]假设时长系数为0.5，次数系数为0.8，点播时长为8，选择次数为30，则资源信息点播频率的计算方式为:
[0062](8X0.5+30X0.8)^30 = 0.93
[0063]以此可以确定第一历史行为数据为0.93。
[0064]需要说明的是，家庭账号信息也可以采用上述方式先计算出每个成员账号信息对应的历史行为数据，根据求平均值的做法得到第二历史行为数据。
[0065]其次，本发明实施例中，提供了一种计算第一历史行为数据的方法，通过个人账号信息在第一预置时间内选择各资源信息的频率，确定第一历史行为数据。使得方案在应用中具有具体的实现方式，同时还客观考虑到其他因素对第一历史行为数据的影响，增强了方案的可行性。
[0066]可选地，在上述图1对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的信息推送的方法第二个可选实施例中，根据第一历史行为数据、个人账号信息的第一权重系数、第二历史行为数据以及家庭账号信息的第二权重系数确定客户端的用户偏好参数，可以包括:
[0067]按照如下方式计算客户端的用户偏好参数:
[0068]Q = aXb+cXd
[0069]其中，Q表示客户端的用户偏好参数，a表示第一历史行为数据，b表示个人账号信息的第一权重系数，c表示第二历史行为数据，d表示家庭账号信息的第二权重系数。
[0070]本实施例中，提供了一种计算客户端的用户偏好参数的方法，具体为，按照如下方式计算客户端的用户偏好参数:
[0071]Q = aXb+cXd
[0072]其中，Q表示客户端的用户偏好参数，a表示第一历史行为数据，b表示个人账号信息的第一权重系数，c表示第二历史行为数据，d表示家庭账号信息的第二权重系数。
[0073]假设第一权重系数为0.2，第二权重系数为0.6，在实际应用中，第一权重系数与第二权重系数也可以设置为其他合理的数值，此处仅以第一权重系数为0.2，第二权重系数为
0.6进行介绍，并不作为本发明的限定。
[0074]当b为0.2，d为0.6时，若a为30，c为22，那么客户端的用户偏好参数Q为:
[0075]Q = 0.2X30+0.6X22 = 28.2
[0076]其中，a与c的数据来源可以参考上述图1对应的第一个实施例，此处不进行赘述。
[0077]其次，本发明实施例中，介绍了根据第一历史行为数据、个人账号信息的第一权重系数、第二历史行为数据以及家庭账号信息的第二权重系数计算客户端的用户偏好参数的实现方式，可以利用具体的公式计算得到用户偏好参数，从而更加准确的估计出不同资源信息对于不同用户的受欢迎程度，提升方案的实用性。
[0078]可选地，在上述图1对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的信息推送的方法第三个可选实施例中，还可以包括:
[0079]确定用户偏好权重值，用户偏好权重值包括账号互动频率值、优先级排序值、播放清晰值以及时间属性值中的至少一项；
[0080]根据第一历史行为数据、个人账号信息的第一权重系数、第二历史行为数据以及家庭账号信息的第二权重系数确定客户端的用户偏好参数，可以包括:
[0081]根据第一历史行为数据、个人账号信息的第一权重系数、第二历史行为数据、家庭账号信息的第二权重系数以及用户偏好权重值，确定客户端的用户偏好参数，其中，第二权重系数高于第一权重系数。
[0082]本实施例中，服务器还可以确定用户偏好权重值，并将用户偏好权重值作为计算用户偏好参数的一个新增依据，用户偏好权重值包括账号互动频率值、优先级排序值、播放清晰值以及时间属性值中的至少一项，如果是其中的多项时，则也可以考虑每项值的权重比例，由此计算一个综合性的用户偏好权重值。
[0083]在多数情况下，第二权重系数是高于第一权重系数的，这是因为第二权重系数源自于家庭账号信息，所包含的成员信息更多，且适合于客厅场景，而第一权重系数是源于个人账号信息，只包括了个人的历史行为数据，对整个家庭喜欢观看的视频而言，决定性较弱，因此，在实际计算用户偏好参数时更着重于考虑家庭账号信息对应的历史行为数据，第二权重系数也将高于第一权重系数。
[0084]在服务器确定了用户偏好权重值后，根据第一历史行为数据、个人账号信息的第一权重系数、第二历史行为数据以及家庭账号信息的第二权重系数，利用预置的公式计算客户端的用户偏好参数。
[0085]需要说明的是，服务器确定用户偏好权重值可以在服务器查询个人账号信息对应的第一历史行为数据以及家庭账号信息对应的第二历史行为数据之前，也可以是在服务器查询个人账号信息对应的第一历史行为数据以及家庭账号信息对应的第二历史行为数据之后，故此处不作限定。
[0086]其次，本发明实施例中，在计算用户偏好参数时还考虑到了用户偏好权重值，该用户偏好权重值可以为账号互动频率值、优先级排序值、播放清晰值以及时间属性值中的至少一项，增加若干维度的用户偏好权重值后，可以让计算出来的结果更加适合家庭用户使用的客厅场景，提升用户观看视频的频率，并且提升用户体验。
[0087]可选地，在上述图1对应的第三个可选实施例的基础上，本发明实施例提供的信息推送的方法第四个可选实施例中，根据第一历史行为数据、个人账号信息的第一权重系数、第二历史行为数据、家庭账号信息的第二权重系数以及用户偏好权重值，确定客户端的用户偏好参数，可以包括:
[0088]按照如下方式计算客户端的用户偏好参数:
[0089]Q = aXb+cXd+X
[0090]其中，Q表示客户端的用户偏好参数，a表示第一历史行为数据，b表示个人账号信息的第一权重系数，c表示第二历史行为数据，d表示家庭账号信息的第二权重系数，X表示用户偏好权重值。
[0091]本实施例中，提供了另一种计算客户端的用户偏好参数的方法，具体为，按照如下方式计算客户端的用户偏好参数:
[0092]Q = aXb+cXd+X
[0093]其中，Q表示客户端的用户偏好参数，a表示第一历史行为数据，b表示个人账号信息的第一权重系数，c表示第二历史行为数据，d表示家庭账号信息的第二权重系数，X表示用户偏好权重值。
[0094]且第二权重系数高于第一权重系数，假设第一权重系数为0.2，第二权重系数为
0.6，在实际应用中，第一权重系数与第二权重系数也可以设置为其他合理的数值，此处仅以第一权重系数为0.2，第二权重系数为0.6进行介绍，并不作为本发明的限定。
[0095]X为账号互动频率值、优先级排序值、播放清晰值以及时间属性值中的至少一项，如果X包括两项或两项以上的内容时，也需要考虑每项内容所占的比值，由此计算得到一个综合的X值。
[0096]当b为0.2，d为0.6时，若a为30，c为22，计算得到的X为5，那么客户端的用户偏好参数Q为:
[0097]Q = 0.2 X 30+0.6 X 22+5 = 33.2
[0098]其中，a与c的数据来源可以参考上述图1对应的第一个实施例，此处不进行赘述。
[0099]再次，本发明实施例中，介绍了根据第一历史行为数据、个人账号信息的第一权重系数、第二历史行为数据、家庭账号信息的第二权重系数以及用户偏好权重值，计算客户端的用户偏好参数的实现方式，可以利用具体的公式计算得到用户偏好参数，进一步地考虑到用户偏好权重值对用户偏好参数的影响，从而更加精准地得知不同资源信息对应不同用户的受欢迎程度，以此提升方案的可行性。
[0100]为了便于理解，可以通过四种方式确定用户偏好权重值，下面将从服务器的角度对本发明实施例中信息推送的方法进行描述:
[0101 ] 一、用户偏好权重值为账号互动频率值；
[0102]请参阅图2，图2为本发明实施例中信息推送的方法另一个实施例示意图，当用户偏好权重值为账号互动频率值时，信息推送的方法的另一个实施例包括:
[0103]201、获取客户端的个人账号信息以及家庭账号信息；
[0104]本实施例中，服务器获取客户端的个人账号信息以及家庭账号信息的具体过程可以参照上述实施例中步骤101所述，此处不作赘述。
[0105]202、查询个人账号信息对应的第一历史行为数据以及家庭账号信息对应的第二历史行为数据；
[0106]本实施例中，服务器可以查询个人账号信息对应的第一历史行为数据以及家庭账号信息对应的第二历史行为数据，具体过程可以参照上述实施例中步骤102所述，此处不作赘述。
[0107]203、获取个人账号信息在第二预置时间内与至少一个账号信息之间共享资源信息的次数；
[0108]本实施例中，服务器记录第二预置时间内用户使用个人账号信息与其他账号信息之间共享资源信息的次数，例如，用户在使用个人账号信息登录个人账号后，服务器统计该用户在10天以内，通过即时通信(英文全称:instant message，英文缩写:IM)软件分享或者推荐视频的次数，
[0109]可以理解的是，第二预置时间可以是一个礼拜，10天或者I个月，也可以是其他合理的时间，此处不作限定。
[0110]204、根据共享资源信息的次数计算个人账号信息对应的账号互动频率值，账号互动频率值与共享资源信息的次数正相关；
[0111]本实施例中，根据步骤203获取的个人账号信息在第二预置时间内与至少一个账号信息之间共享资源信息的次数，计算个人账号信息对应的账号互动频率值，具体地，若服务器统计用户在10天以内，通过IM软件分享视频的20次，则可以采用下列公式计算账号互动频率值:
[0112]T = t + n
[0113]其中，T为账号互动匹配值，t为周期，单位为一个自然日，η为