1.一种资源推荐方法，其特征在于，包括：

获取点播请求的短文本的点播槽位信息及所述点播请求的短文本对应的各匹配资源的资源槽位信息；

依据点播槽位信息及各资源槽位信息，确定所述点播请求与各匹配资源的特征值向量；

依据各特征值向量，确定所述点播请求对应的目标资源并推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征值向量中包括属性类槽位相似度特征值、标签类槽位相似度特征值、整体最大相似度值及指示性特征值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依据点播槽位信息及各资源槽位信息，确定所述点播请求与各匹配资源的特征值向量，包括：针对所述各匹配资源中每个匹配资源，计算所述点播槽位信息中的各属性类别槽位词与该匹配资源的资源槽位信息中对应的各属性类别槽位词的各相似度系数；

依据所述各相似度系数，确定所述特征值向量中的属性类槽位相似度特征值，属性类别包括资源名称、关键词、资源类型及资源作者中的至少一个。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依据点播槽位信息及各资源槽位信息，确定所述点播请求与各匹配资源的特征值向量，包括：针对所述各匹配资源中每个匹配资源，计算所述点播槽位信息中的各标签类别槽位词与该匹配资源的资源槽位信息中的各标签类别槽位词的相似度系数；

依据所述各相似度系数，确定所述特征值向量中的标签类槽位相似度特征值，标签类别包括资源标签和资源强标签中的至少一个。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依据点播槽位信息及各资源槽位信息，确定所述点播请求与各匹配资源的特征值向量，包括：将所述点播槽位信息中各槽位词按照预设顺序拼接，得到第一字符串；

针对所述各匹配资源中每个匹配资源，依据该匹配资源的资源槽位信息中属于第一点播属性类别的槽位词，得到第二字符串，其中，所述第一点播属性类别是所述点播槽位信息中信息清晰的属性类别；

依据该匹配资源的资源槽位信息中属于第一点播标签类别的槽位词，得到第三字符串，其中，所述第一点播标签类别是所述点播槽位信息中信息清晰的标签类别；

依据该匹配资源的资源槽位信息中属于第二点播属性类别和第二点播标签类别的槽位词，得到第四字符串，其中，所述第二点播属性类别是所述点播槽位信息中信息模糊的属性类别，所述第二点播标签类别是所述点播槽位信息中信息模糊的标签类别；

计算所述第一字符串分别与所述第二字符串、第三字符串和第四字符串的相似度系数，确定所述特征值向量中的整体最大相似度值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，依据点播槽位信息及各资源槽位信息，确定所述点播请求与各匹配资源的特征值向量，包括：针对所述各匹配资源中每个匹配资源，依据该匹配资源的资源槽位信息中属于所述第一点播属性类别和所述第二点播属性类别的槽位词，得到第五字符串；

计算所述第一字符串与所述第五字符串的相似度系数，并确定所述特征值向量中的指示性特征值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据各特征值向量，确定所述点播请求对应的目标资源并推荐给用户，包括：依据各特征值向量，确定所述点播请求与各匹配资源的相似度；

依据各相似度，确定所述点播请求对应的目标资源并推荐给用户。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，依据各特征值向量，确定所述点播请求与各匹配资源的相似度，包括：针对所述各特征值向量中每个特征值向量，采用逻辑回归模型，得到所述点播请求与该匹配资源的相似度，其中，逻辑回归模型参数是预先依据样本点播槽位信息及样本资源槽位信息训练得到的。

9.一种资源推荐装置，其特征在于，包括：

槽位信息获取模块，用于获取点播请求的短文本的点播槽位信息及所述点播请求的短文本对应的各匹配资源的资源槽位信息；

特征值向量确定模块，用于依据点播槽位信息及各资源槽位信息，确定所述点播请求与各匹配资源的特征值向量；

目标资源推荐模块，用于依据各特征值向量，确定所述点播请求对应的目标资源并推荐给用户。

10.一种设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一项所述的资源推荐方法。

11.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的资源推荐方法。