1.一种基于智慧家居的用户信息推荐方法，其特征在于，包括：

基于对应的智慧家居设备运行数据，将多个智慧家居用户进行用户匹配处理，以在所述多个智慧家居用户中确定出用户匹配关系；

在所述多个智慧家居用户中，确定出信息推荐的待处理智慧家居用户；

在所述多个智慧家居用户中，基于所述用户匹配关系，确定出所述待处理智慧家居用户对应的每一个匹配智慧家居用户；

基于所述待处理智慧家居用户对应的用户行为特征信息和每一个所述匹配智慧家居用户对应的用户行为特征信息，对所述待处理智慧家居用户进行用户信息推荐操作，确定出所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据，所述用户行为特征信息用于反映对应的智慧家居用户的用户行为；

所述在所述多个智慧家居用户中，确定出信息推荐的待处理智慧家居用户的步骤，包括：

对于所述多个智慧家居用户中的每一个智慧家居用户，基于所述用户匹配关系，确定出该智慧家居用户对应的每一个匹配智慧家居用户，并该智慧家居用户对应的匹配智慧家居用户的数量进行统计；

在对应的匹配智慧家居用户的数量大于或等于预先配置的参考数量的情况下，将对应的智慧家居用户确定为候选智慧家居用户；

在确定出的每一个所述候选智慧家居用户中，选择出一个候选智慧家居用户，以标记为信息推荐的待处理智慧家居用户；

所述基于所述待处理智慧家居用户对应的用户行为特征信息和每一个所述匹配智慧家居用户对应的用户行为特征信息，对所述待处理智慧家居用户进行用户信息推荐操作，确定出所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据的步骤，包括：采集到所述待处理智慧家居用户对应的用户行为特征信息，得到第一用户行为特征信息，并采集到每一个所述匹配智慧家居用户对应的用户行为特征信息，得到第二用户行为特征信息；

对所述第一用户行为特征信息进行关键信息挖掘操作，以形成对应的第一用户行为表征向量，并对每一个所述第二用户行为特征信息进行关键信息挖掘操作，以形成对应的第二用户行为表征向量；

基于所述第一用户行为表征向量和所述第二用户行为表征向量，对所述待处理智慧家居用户进行用户信息推荐操作，以在多个候选推荐数据中确定出所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据；

所述基于所述第一用户行为表征向量和所述第二用户行为表征向量，对所述待处理智慧家居用户进行用户信息推荐操作，以在多个候选推荐数据中确定出所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据的步骤，包括：对于每一个所述第二用户行为表征向量，基于该第二用户行为表征向量，对所述第一用户行为表征向量进行强化操作，以形成所述第一用户行为表征向量对应的一个强化用户行为表征向量；

基于所述第一用户行为表征向量对应的每一个强化用户行为表征向量，对所述待处理智慧家居用户进行用户信息推荐操作，以在多个候选推荐数据中确定出所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据；

所述对于每一个所述第二用户行为表征向量，基于该第二用户行为表征向量，对所述第一用户行为表征向量进行强化操作，以形成所述第一用户行为表征向量对应的一个强化用户行为表征向量的步骤，包括：对所述第二用户行为表征向量进行转置操作，以形成所述第二用户行为表征向量对应的转置第二用户行为表征向量，以及，确定出所述第一用户行为表征向量的向量维度，得到第一维度数量；

对所述转置第二用户行为表征向量和所述第一用户行为表征向量进行相乘处理，以输出对应的相关性表征向量，以及，将所述相关性表征向量除以所述第一维度数量，以形成对应的调整相关性表征向量；

对所述调整相关性表征向量进行向量参数的映射处理，以形成所述调整相关性表征向量对应的映射表征向量，以及，对所述映射表征向量和所述第二用户行为表征向量行相乘处理，以输出所述第一用户行为表征向量对应的一个强化用户行为表征向量；

所述基于所述第一用户行为表征向量对应的每一个强化用户行为表征向量，对所述待处理智慧家居用户进行用户信息推荐操作，以在多个候选推荐数据中确定出所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据的步骤，包括：对所述第一用户行为表征向量对应的每一个强化用户行为表征向量进行级联组合处理，以形成级联组合行为表征向量；

将所述级联组合行为表征向量进行线性整合操作，以输出所述待处理智慧家居用户对应的线性整合表征向量，并对所述线性整合表征向量进行向量参数的压缩操作，以形成对应的压缩的线性整合表征向量；

对于多个候选推荐数据中的每一个候选推荐数据，对该候选推荐数据进行关键信息挖掘操作，输出该候选推荐数据对应的推荐表征向量，并确定该推荐表征向量和所述压缩的线性整合表征向量之间的向量匹配参数；

在每一个所述候选推荐数据对应的推荐表征向量和所述压缩的线性整合表征向量之间的向量匹配参数中，确定出目标向量匹配参数，以及，将所述目标向量匹配参数对应的候选推荐数据作为所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据，所述候选推荐数据为文本数据或图像数据；

所述基于对应的智慧家居设备运行数据，将多个智慧家居用户进行用户匹配处理，以在所述多个智慧家居用户中确定出用户匹配关系的步骤，包括：提取到第一智慧家居用户对应的多个智慧家居设备运行数据，所述第一智慧家居用户和第二智慧家居用户之间具有匹配关系，所述智慧家居设备运行数据至少用于反映所述第一智慧家居用户对对应的智慧家居设备的使用情况；

将所述多个智慧家居设备运行数据进行数据分解操作，以形成每一个所述智慧家居设备运行数据对应的多个局部设备运行数据，以及，将每一个所述智慧家居设备运行数据对应的多个局部设备运行数据进行筛选操作，以形成每一个所述局部设备运行数据对应的目标设备运行行为，每一个所述局部设备运行数据包括多个设备运行行为；

分别对每一个所述局部设备运行数据对应的目标设备运行行为进行关键信息挖掘操作，以输出每一个所述局部设备运行数据对应的行为关键信息表征向量，以及，依据所述行为关键信息表征向量，分析出所述第一智慧家居用户对应的第一设备运行表征向量；

将所述第一智慧家居用户对应的第一设备运行表征向量进行强化操作，以形成所述第一智慧家居用户对应的第二设备运行表征向量；

依据所述第一智慧家居用户对应的第二设备运行表征向量，筛选出匹配的第三智慧家居用户，以及，对所述第三智慧家居用户进行关于所述第二智慧家居用户的用户匹配操作，使得所述第一智慧家居用户、所述第三智慧家居用户和所述第二智慧家居用户之间相互具有匹配关系。

2.一种基于智慧家居的用户信息推荐系统，其特征在于，包括：

用户匹配处理模块，用于基于对应的智慧家居设备运行数据，将多个智慧家居用户进行用户匹配处理，以在所述多个智慧家居用户中确定出用户匹配关系；

推荐用户确定模块，用于在所述多个智慧家居用户中，确定出信息推荐的待处理智慧家居用户；

匹配用户确定模块，用于在所述多个智慧家居用户中，基于所述用户匹配关系，确定出待处理智慧家居用户对应的每一个匹配智慧家居用户；

用户信息推荐模块，用于基于所述待处理智慧家居用户对应的用户行为特征信息和每一个所述匹配智慧家居用户对应的用户行为特征信息，对所述待处理智慧家居用户进行用户信息推荐操作，确定出所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据，所述用户行为特征信息用于反映对应的智慧家居用户的用户行为；

所述推荐用户确定模块具体用于：

对于所述多个智慧家居用户中的每一个智慧家居用户，基于所述用户匹配关系，确定出该智慧家居用户对应的每一个匹配智慧家居用户，并该智慧家居用户对应的匹配智慧家居用户的数量进行统计；

在对应的匹配智慧家居用户的数量大于或等于预先配置的参考数量的情况下，将对应的智慧家居用户确定为候选智慧家居用户；

在确定出的每一个所述候选智慧家居用户中，选择出一个候选智慧家居用户，以标记为信息推荐的待处理智慧家居用户；

所述用户信息推荐模块具体用于：

采集到所述待处理智慧家居用户对应的用户行为特征信息，得到第一用户行为特征信息，并采集到每一个所述匹配智慧家居用户对应的用户行为特征信息，得到第二用户行为特征信息；

对所述第一用户行为特征信息进行关键信息挖掘操作，以形成对应的第一用户行为表征向量，并对每一个所述第二用户行为特征信息进行关键信息挖掘操作，以形成对应的第二用户行为表征向量；

基于所述第一用户行为表征向量和所述第二用户行为表征向量，对所述待处理智慧家居用户进行用户信息推荐操作，以在多个候选推荐数据中确定出所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据；

所述基于所述第一用户行为表征向量和所述第二用户行为表征向量，对所述待处理智慧家居用户进行用户信息推荐操作，以在多个候选推荐数据中确定出所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据，包括：对于每一个所述第二用户行为表征向量，基于该第二用户行为表征向量，对所述第一用户行为表征向量进行强化操作，以形成所述第一用户行为表征向量对应的一个强化用户行为表征向量；

基于所述第一用户行为表征向量对应的每一个强化用户行为表征向量，对所述待处理智慧家居用户进行用户信息推荐操作，以在多个候选推荐数据中确定出所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据；

所述对于每一个所述第二用户行为表征向量，基于该第二用户行为表征向量，对所述第一用户行为表征向量进行强化操作，以形成所述第一用户行为表征向量对应的一个强化用户行为表征向量，包括：对所述第二用户行为表征向量进行转置操作，以形成所述第二用户行为表征向量对应的转置第二用户行为表征向量，以及，确定出所述第一用户行为表征向量的向量维度，得到第一维度数量；

对所述转置第二用户行为表征向量和所述第一用户行为表征向量进行相乘处理，以输出对应的相关性表征向量，以及，将所述相关性表征向量除以所述第一维度数量，以形成对应的调整相关性表征向量；

对所述调整相关性表征向量进行向量参数的映射处理，以形成所述调整相关性表征向量对应的映射表征向量，以及，对所述映射表征向量和所述第二用户行为表征向量行相乘处理，以输出所述第一用户行为表征向量对应的一个强化用户行为表征向量；

所述基于所述第一用户行为表征向量对应的每一个强化用户行为表征向量，对所述待处理智慧家居用户进行用户信息推荐操作，以在多个候选推荐数据中确定出所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据，包括：对所述第一用户行为表征向量对应的每一个强化用户行为表征向量进行级联组合处理，以形成级联组合行为表征向量；

将所述级联组合行为表征向量进行线性整合操作，以输出所述待处理智慧家居用户对应的线性整合表征向量，并对所述线性整合表征向量进行向量参数的压缩操作，以形成对应的压缩的线性整合表征向量；

对于多个候选推荐数据中的每一个候选推荐数据，对该候选推荐数据进行关键信息挖掘操作，输出该候选推荐数据对应的推荐表征向量，并确定该推荐表征向量和所述压缩的线性整合表征向量之间的向量匹配参数；

在每一个所述候选推荐数据对应的推荐表征向量和所述压缩的线性整合表征向量之间的向量匹配参数中，确定出目标向量匹配参数，以及，将所述目标向量匹配参数对应的候选推荐数据作为所述待处理智慧家居用户的目标推荐数据，所述候选推荐数据为文本数据或图像数据；

所述基于对应的智慧家居设备运行数据，将多个智慧家居用户进行用户匹配处理，以在所述多个智慧家居用户中确定出用户匹配关系，包括：提取到第一智慧家居用户对应的多个智慧家居设备运行数据，所述第一智慧家居用户和第二智慧家居用户之间具有匹配关系，所述智慧家居设备运行数据至少用于反映所述第一智慧家居用户对对应的智慧家居设备的使用情况；

将所述多个智慧家居设备运行数据进行数据分解操作，以形成每一个所述智慧家居设备运行数据对应的多个局部设备运行数据，以及，将每一个所述智慧家居设备运行数据对应的多个局部设备运行数据进行筛选操作，以形成每一个所述局部设备运行数据对应的目标设备运行行为，每一个所述局部设备运行数据包括多个设备运行行为；

分别对每一个所述局部设备运行数据对应的目标设备运行行为进行关键信息挖掘操作，以输出每一个所述局部设备运行数据对应的行为关键信息表征向量，以及，依据所述行为关键信息表征向量，分析出所述第一智慧家居用户对应的第一设备运行表征向量；

将所述第一智慧家居用户对应的第一设备运行表征向量进行强化操作，以形成所述第一智慧家居用户对应的第二设备运行表征向量；

依据所述第一智慧家居用户对应的第二设备运行表征向量，筛选出匹配的第三智慧家居用户，以及，对所述第三智慧家居用户进行关于所述第二智慧家居用户的用户匹配操作，使得所述第一智慧家居用户、所述第三智慧家居用户和所述第二智慧家居用户之间相互具有匹配关系。