1.一种关键词推荐方法，其特征在于，包括：

接收用户输入的查询词，采用第一推荐策略获取与所述查询词的相关性满足预设第一相关性要求的关键词作为推荐词词源；

获取所述用户的推广集合中的已有关键词，并计算所述查询词与已有关键词的相关性；

判断所述查询词与已有关键词的相关性是否达到预设的触发阈值，若是，则触发个性化推荐，若否，则将所述推荐词词源作为推荐结果推荐给所述用户；

其中，所述触发个性化推荐具体包括：

对所述推荐词词源进行扩充，采用第二推荐策略获取与所述查询词或所述用户的已有关键词的相关性满足第二相关性要求的关键词作为扩充词添加到所述推荐词词源中；

将扩充后的推荐词词源作为推荐结果推荐给所述用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算查询词与已有关键词的相关性具体包括：对所述查询词进行分词处理，得到查询词集合TB；

利用查询词集合TB对已有关键词的命中情况，计算查询词与已有关键词之间的相关系数x，该相关系数x表征所述查询词与已有关键词之间的相关性。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算查询词与已有关键词之间的相关系数x包括：所述相关系数x等于所有查询词集合TB中命中已有关键词的元素的总字节长度与查询词的字节长度的比值；

或者，所述相关系数x等于：查询词集合TB中命中已有关键词的各个元素的字节长度乘以各个元素对应的权值之和，与查询词集合TB中所有元素的字节长度乘以各个元素对应的权值之和的比值；

或者，所述相关系数x等于：查询词集合TB中命中已有关键词的各个元素的字节长度乘以各个元素对应的已有关键词的权值之和，与查询词集合TB的各个元素的字节长度乘以各个元素对应的已有关键词的权值之和的比值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推广集合由所述用户的单个或多个推广单元构成。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用第一推荐策略获取的关键词包括：与所述查询词的字面相关性满足预设要求的关键词；

与所述查询词的语义相关性满足预设要求的关键词；或者

与所述查询词属于同一个行业类目或存在同一个购买者的关键词。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述个性化推荐之前，还包括对所述已有关键词进行过滤，去掉与输入的查询词相关性较低的已有关键词。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用第二推荐策略获取的扩充词包括：与所述查询词或所述用户的已有关键词满足预设第二相关性要求的同行已有关键词，或者，与所述查询词或所述用户的已有关键词属于同一聚类且满足预设第二相关性要求的搜索关键词。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述推荐词词源进行扩充之后，还包括：计算扩充后的推荐词词源中的推荐词与查询词和已有关键词之间的相关性；

根据所述相关性计算结果对扩充后的推荐词词源中的各推荐词进行排序。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述计算推荐词与查询词和已有关键词之间的相关性的方法是：是推荐词 与查询词 和已有关键词 的相关性， 是推荐

词 与查询词 的相关性， 是推荐词 与已有关键词 的相关性，λ为调整因子，由查询词 与已有关键词 之间的相关性确定。

10.一种关键词推荐系统，其特征在于，包括：

词源获取模块，用于接收用户输入的查询词，并采用第一推荐策略获取与所述查询词的相关性满足预设第一相关性要求的关键词，得到推荐词词源；

相关性计算模块，用于获取所述用户的推广集合中的已有关键词，并计算查询词与已有关键词的相关性；

判断模块，用于判断所述相关性计算模块计算得到的相关性是否达到预设的触发阈值，若是，则触发个性化推荐，触发词源扩充模块，若否，则触发推荐结果模块；

词源扩充模块，用于受到触发后，对所述推荐词词源进行扩充，采用第二推荐策略获取与查询词或已有关键词的相关性满足第二相关性要求的关键词作为扩充词添加到所述推荐词词源中，并触发推荐结果模块；

推荐结果模块，用于受到触发后，将推荐词词源作为推荐结果推荐并显示给所述用户。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述相关性计算模块先对所述查询词进行分词处理，得到查询词集合TB，再利用查询词集合TB对已有关键词的命中情况，计算查询词与所有已有关键词之间的相关系数x，该相关系数x表征所述查询词与已有关键词之间的相关性。

12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述相关性计算模块计算查询词与已有关键词之间的相关系数x包括：所述相关系数x等于所有查询词集合TB中命中已有关键词的元素的总字节长度与查询词的字节长度的比值；

或者，所述相关系数x等于：查询词集合TB中命中已有关键词的各个元素的字节长度乘以各个元素对应的权值之和，与查询词集合TB中所有元素的字节长度乘以各个元素对应的权值之和的比值；

或者，所述相关系数x等于：查询词集合TB中命中已有关键词的各个元素的字节长度乘以各个元素对应的已有关键词的权值之和，与查询词集合TB的各个元素的字节长度乘以各个元素对应的已有关键词的权值之和的比值。

13.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述推广集合由所述用户的单个或多个推广单元构成。

14.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述词源获取模块采用第一推荐策略获取的关键词包括：与所述查询词的字面相关性满足预设要求的关键词；

与所述查询词的语义相关性满足预设要求的关键词；或者

与所述查询词属于同一个行业类目或存在同一个购买者的关键词。

15.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，还包括：已有关键词过滤模块，用于对已有关键词进行过滤，去掉与输入的查询词相关性低的已有关键词，并将过滤后的已有关键词提供给所述词源扩充模块使用。

16.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述词源扩充模块采用第二推荐策略获取的扩充词包括：与所述查询词或所述用户的已有关键词满足预设第二相关性要求的同行已有关键词，或者，与所述查询词或所述用户的已有关键词属于同一聚类且满足预设第二相关性要求的搜索关键词。

17.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，该系统还包括：第二相关性计算模块，用于计算扩充后的推荐词词源中的推荐词与查询词和已有关键词之间的相关性；

排序模块，用于根据所述第二相关性计算模块的计算结果对扩充后的推荐词词源中各推荐词进行排序。

18.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述第二相关性计算模块计算推荐词与查询词和已有关键词之间的相关性的公式是：是推荐词 与查询词 和已有关键词 的相关性， 是推荐

词 与查询词 的相关性， 是推荐词 与已有关键词 的相关性，λ为调整因子，由查询词 与已有关键词 之间的相关性确定。