1.一种创作素材的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设的属性特征，从创作者的自身属性信息中抽取对应的属性特征；

对抽取的所述属性特征进行量化处理，得到创作者属性特征向量；

从存储器中获取与创作主题对应的已存储的素材信息；

将所述素材信息输入至词向量模型，得到素材特征向量；

将所述创作者属性特征向量与所述素材特征向量进行横向拼接，得到拼接向量；

将资源库中的创作素材和所述拼接向量输入至预先训练好的深度神经网络，得到与所述拼接向量匹配程度最高的前若干个创作素材；

将得到的所述前若干个创作素材推荐给所述创作者。

2.根据权利要求1所述的创作素材的推荐方法，其特征在于，所述预设的属性特征包括所述创作者的创作次数、创作类别和创作反馈，所述对抽取的所述属性特征进行量化处理，得到创作者属性特征向量的步骤包括：将所述创作次数转换为二进制数；

获取与所述创作类别相对应的预先设定的类别01编码；

获取与所述创作反馈相对应的预先设定的反馈01编码；

将所述二进制数、所述类别01编码和所述反馈01编码进行拼接，得到所述创作者属性特征向量。

3.根据权利要求1所述的创作素材的推荐方法，其特征在于，所述素材信息包括与所述创作主题对应存储的素材内容，所述将所述素材信息输入至词向量模型，得到素材特征向量的步骤具体包括：

通过LDA文档主题生成模型对所述素材内容的关键词进行抽取，得到主题关键词；

通过词向量模型word2vec将所述主题关键词转换为第一素材特征向量。

4.根据权利要求3所述的创作素材的推荐方法，其特征在于，当得到的所述主题关键词包括多个时，所述通过词向量模型word2vec将所述主题关键词转换为第一素材特征向量的步骤包括：

获取通过所述LDA文档主题生成模型对所述关键词进行抽取时得到的抽取每个所述主题关键词的概率；

通过所述词向量模型word2vec将每个所述主题关键词转换为对应的关键词特征向量；

将获取的所述概率作为所述主题关键词相应关键词特征向量的权重，对转换的各关键词特征向量进行加权平均计算，得到所述第一素材特征向量。

5.根据权利要求3所述的创作素材的推荐方法，其特征在于，所述素材信息包括日志中存储的所述创作者最近点击的若干个素材ID，所述将所述素材信息输入至词向量模型，得到素材特征向量的步骤包括：

从日志中获取所述创作者在预设时间范围内点击的素材ID；

将获取的每预设个所述素材ID按照被点击的时刻越晚越优先的顺序进行拼接，得到若干个由素材ID组成的句子；

通过词向量模型word2vec将每个所述句子转换为对应的素材ID特征向量；

计算与各所述句子相对应的所述素材ID特征向量的算术平均值，得到第二素材特征向量。

6.根据权利要求5所述的创作素材的推荐方法，其特征在于，所述得到素材特征向量的步骤包括：

将所述第一素材特征向量与所述第二素材特征向量进行横向拼接，得到所述素材特征向量。

7.根据权利要求1至6任一项所述的创作素材的推荐方法，其特征在于，训练所述深度神经网络的步骤包括：

从样本用户的自身属性信息中抽取样本属性特征；

对抽取的所述样本属性特征进行量化处理，得到对应样本用户的样本属性特征向量；

获取与所述样本用户同一创作主题相对应的已存储的样本素材信息，并将所述样本素材信息输入至所述词向量模型，得到样本素材特征向量；

将所述样本属性特征向量与所述样本素材特征向量进行拼接，得到样本拼接向量；

从日志中获取所述样本用户点击的属于所述资源库中的样本创作素材，并按照被点击的时刻越晚越优先的顺序对所述样本创作素材进行排序，得到与各所述样本用户相对应的样本创作素材序列；

将与所述样本用户相对应的样本创作素材序列作为所述深度神经网络的输出期望，通过所述样本拼接向量和所述资源库中的样本创作素材对所述深度神经网络进行训练，直到所述深度神经网络的损失函数收敛。

8.一种创作素材的推荐装置，其特征在于，所述装置包括：属性特征抽取模块，用于根据预设的属性特征，从创作者的自身属性信息中抽取对应的属性特征；

属性特征量化模块，用于对抽取的所述属性特征进行量化处理，得到创作者属性特征向量；

素材信息获取模块，用于从存储器中获取与创作主题对应的已存储的素材信息；

素材信息输入模块，用于将所述素材信息输入至词向量模型，得到素材特征向量；

拼接模块，用于将所述创作者属性特征向量与所述素材特征向量进行横向拼接，得到拼接向量；

素材匹配模块，用于将资源库中的创作素材和所述拼接向量输入至预先训练好的深度神经网络，得到与所述拼接向量匹配程度最高的前若干个创作素材；

素材推荐模块，用于将得到的所述前若干个创作素材推荐给所述创作者。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至

7中任一项所述创作素材的推荐方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述创作素材的推荐方法的步骤。