1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法应用于推荐系统中的推荐服务器，所述推荐服务器还包括消费管理服务器以及用户终端，所述方法包括：接收消费管理服务器发送的训练样本集合，并将所述训练样本集合中的训练样本输入到预设的聚类模型中以聚类得到多个类，其中，所述训练样本集合包含多个用户的消费数据样本，所述消费数据样本是由所述消费管理服务器从多个用户终端处获取的；

分别获取每个所述类中距离所述类的类心最远的训练样本作为目标训练样本，并获取所述目标训练样本与所述类的类心的距离作为所述类的特征距离；

将多个所述类划分为多个包含两个所述类的组，其中，任一所述类均与除自身外的所有类组成组；

若接收到待推荐用户终端发送的待测样本，将所述待测样本输入所述聚类模型中以分别获取所述待测样本与各所述类的类心的距离，其中，所述待测样本包含所述待推荐用户终端的消费数据；

从各所述类中筛选出特征类，并从各所述组中筛选出特征组，其中，所述特征类的类心与所述待测样本的距离小于预设的距离阈值，所述特征组包含的两个类均为所述特征类；

根据所述待测样本与各所述特征组的特征类的距离，以及所述特征组的特征类的特征距离，分别将所述待测样本聚类到各所述特征组的一所述特征类中；

统计所述待测样本聚类到各所述特征组的特征类中的次数，选取次数最高的特征类作为所述待测样本所属的类，并根据所述待测样本所属的类为所述待推荐用户终端推荐信息；

所述将多个所述类划分为多个包含两个所述类的组，包括：

获取一所述类作为目标类；

分别将所述目标类与所述目标类之外的所有类组成组，并对所述目标类进行标记；

判断是否存在未标记的类；

若存在未标记的类，获取一未标记的类作为新的目标类，并返回所述分别将所述目标类与所述目标类之外的所有类组成组，并对所述目标类进行标记的步骤；

若不存在未标记的类，将所有组中重复的组删除；

所述根据所述待测样本与各所述特征组的特征类的距离，以及所述特征组的特征类的特征距离，分别将所述待测样本聚类到各所述特征组的一所述特征类中，包括：获取一所述特征组作为目标组；

根据所述待测样本与所述目标组的类的距离以及所述目标组的类的特征距离，将所述待测样本聚类到所述目标组的一所述类中，并对所述目标组进行标记；

判断是否存在未标记的特征组；

若存在未标记的特征组，获取一未标记的特征组作为新的目标组，并返回所述根据所述待测样本与所述目标组的类的距离以及所述目标组的类的特征距离，将所述待测样本聚类到所述目标组的一所述类中，并对所述目标组进行标记的步骤。

2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述获取所述目标训练样本与所述类的类心的距离作为所述类的特征距离，包括：根据以下公式

述类的类心的距离

3.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述目标组包含的两个类分别为第一类和第二类，所述根据所述待测样本与所述目标组的类的距离以及所述目标组的类的特征距离，将所述待测样本聚类到所述目标组的一所述类中，包括：判断第一比值是否大于第二比值，其中，所述第一比值为所述待测样本与所述第一类的类心的距离与所述待测样本与所述第二类的类心的距离的比值，所述第二比值为所述第一类的特征距离与所述第二类的特征距离的比值；

若所述第一比值大于所述第二比值，判定所述待测样本聚类到所述第一类中；

若所述第一比值不大于所述第二比值，判定所述待测样本聚类到所述第二类中。

4.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述将所述待测样本输入所述聚类模型中以分别获取所述待测样本与各所述类的类心的距离，包括：根据以下公式

心的距离

5.一种信息推荐装置，其特征在于，所述装置包括用于执行如权利要求1-4任一项所述方法的单元：输入单元，用于接收消费管理服务器发送的训练样本集合，并将所述训练样本集合中的训练样本输入到预设的聚类模型中以聚类得到多个类，其中，所述训练样本集合包含多个用户的消费数据样本，所述消费数据样本是由所述消费管理服务器从多个用户终端处获取的；

第一获取单元，用于分别获取每个所述类中距离所述类的类心最远的训练样本作为目标训练样本，并获取所述目标训练样本与所述类的类心的距离作为所述类的特征距离；

划分单元，用于将多个所述类划分为多个包含两个所述类的组，其中，任一所述类均与除自身外的所有类组成组；

第二获取单元，用于若接收到待推荐用户终端发送的待测样本，将所述待测样本输入所述聚类模型中以分别获取所述待测样本与各所述类的类心的距离，其中，所述待测样本包含所述待推荐用户终端的消费数据；

筛选单元，用于从各所述类中筛选出特征类，并从各所述组中筛选出特征组，其中，所述特征类的类心与所述待测样本的距离小于预设的距离阈值，所述特征组包含的两个类均为所述特征类；

聚类单元，用于根据所述待测样本与各所述特征组的特征类的距离，以及所述特征组的特征类的特征距离，分别将所述待测样本聚类到各所述特征组的一所述特征类中；

统计单元，用于统计所述待测样本聚类到各所述特征组的特征类中的次数，选取次数最高的特征类作为所述待测样本所属的类，并根据所述待测样本所属的类为所述待推荐用户终端推荐信息。

6.根据权利要求5所述的信息推荐装置，其特征在于，所述第一获取单元包括：第一计算单元，用于根据以下公式

目标训练样本与所述类的类心的距离

7.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时可实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。