1.一种用于直播网站的直播房间推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：A、当用户进入直播网站时，根据用户身份及历史观看信息生成该用户的推荐房间数据，转入步骤B；

B、在生成的推荐房间数据中进行遍历，找出推荐房间数据中正在开播的房间，转入步骤C；

C、判断找出的开播房间的数量是否达到推荐数量，若是，将找出的正在开播的房间作为推荐房间在推荐位展示给用户，结束；若否，按照补全规则对未达推荐数量的开播房间进行补全，并将补全后的所有房间作为推荐房间在推荐位展示给用户，结束。

2.如权利要求1所述的用于直播网站的直播房间推荐方法，其特征在于，步骤A具体包括以下操作：A1：当用户进入直播网站时，判断该用户的身份是否为会员，若是，转入步骤A2；否则，转入步骤A3；

A2：获取用户最近30日的历史观看数据以及该用户的关注房间数据，转入步骤A4；

A3：获取用户最近7日的历史观看数据，转入步骤A4；

A4：根据直播房间相关的业务内容，利用协同过滤算法计算出各房间的相似度数据，转入步骤A5；

A5：对上述数据进行汇总排序，生成该用户的推荐房间数据。

3.如权利要求2所述的用于直播网站的直播房间推荐方法，其特征在于：步骤A4中，计算各房间的相似度数据时，计算过程如下：A401、计算用户相似度K1：若观看过A房间的用户数为m，且m个用户中有n个用户观看了B房间，则B房间相对于A房间的用户相似度为A402、计算观看时长相似度K2：若这n个用户观看A房间的有效观看总时长为tA，A房间的直播时长为TA，则A房间的观看时长占比为 若观看B房间的有效观看总时长为tB，B房间的直播时长为TB，则B房间的观看时长占比为 计算出B房间相对于A房间的用户观看时长相似度为A403、计算分区相似度K3：若B房间与A房间的分区相同，则B房间相对于A房间的分区相似度K3为设定的固定参数值；

A404、计算房间相似度K：综合以上条件，计算出B房间相对于对A房间的相似度wi为Ki的权重。

4.如权利要求2所述的用于直播网站的直播房间推荐方法，其特征在于：步骤A5中，进行汇总排序时，遵循以下规则：针对历史观看数据，根据有效观看时长，按照由大到小排列；

针对关注房间数据，按照关注时间从大到小排列；

针对各房间的相似度数据，为每个房间取出与其相似度高的前N个房间作为该房间的相似房间，N为正整数。

5.如权利要求2所述的用于直播网站的直播房间推荐方法，其特征在于，步骤B具体包括以下操作：B1：获取生成的推荐房间数据，转入步骤B2；

B2：若为会员用户，在推荐房间数据的历史观看数据以及关注房间数据中进行遍历，若为非会员用户，则仅在推荐房间数据的历史观看数据中进行遍历；遍历过程中，对每条数据对应的房间进行判断，若判定该房间为开播状态，则保留该房间；若判定该房间为关播状态，则转入步骤B3；

B3：在推荐房间数据的各房间相似度数据中，找到该关播状态的房间对应的相似房间，转入步骤B4；

B4：在找到的相似房间中进行遍历，找出相似房间中正在开播的房间，并将其保留。

6.一种用于直播网站的直播房间推荐系统，其特征在于：该系统包括推荐房间数据生成模块、推荐房间数据过滤模块、推荐房间展示模块；

所述推荐房间数据生成模块用于：当用户进入直播网站时，根据用户身份及历史观看信息生成该用户的推荐房间数据，向推荐房间数据过滤模块发送过滤信号；

所述推荐房间数据过滤模块用于：收到过滤信号后，在生成的推荐房间数据中进行遍历，找出推荐房间数据中正在开播的房间，向推荐房间展示模块发送展示信号；

所述推荐房间展示模块用于：收到展示信号后，判断找出的开播房间的数量是否达到推荐数量，若是，将找出的正在开播的房间作为推荐房间在推荐位展示给用户；若否，按照补全规则对未达推荐数量的开播房间进行补全，并将补全后的所有房间作为推荐房间在推荐位展示给用户。

7.如权利要求6所述的用于直播网站的直播房间推荐系统，其特征在于：所述推荐房间数据生成模块生成推荐房间数据的具体过程为：当用户进入直播网站时，先判断该用户的身份是否为会员，若是会员用户，获取用户最近30日的历史观看数据以及该用户的关注房间数据，若为非会员用户，获取用户最近7日的历史观看数据；然后，根据直播房间相关的业务内容，利用协同过滤算法计算出各房间的相似度数据；最后，对上述数据进行汇总排序，生成该用户的推荐房间数据。

8.如权利要求7所述的用于直播网站的直播房间推荐系统，其特征在于：所述推荐房间数据生成模块计算各房间的相似度数据时，计算过程如下：计算用户相似度K1：若观看过A房间的用户数为m，且m个用户中有n个用户观看了B房间，则B房间相对于A房间的用户相似度为计算观看时长相似度K2：若这n个用户观看A房间的有效观看总时长为tA，A房间的直播时长为TA，则A房间的观看时长占比为 若观看B房间的有效观看总时长为tB，B房间的直播时长为TB，则B房间的观看时长占比为 计算出B房间相对于A房间的用户观看时长相似度为计算分区相似度K3：若B房间与A房间的分区相同，则B房间相对于A房间的分区相似度K3为设定的固定参数值；

计算房间相似度K：综合以上条件，计算出B房间相对于对A房间的相似度wi为Ki的权重。

9.如权利要求7所述的用于直播网站的直播房间推荐系统，其特征在于：所述推荐房间数据生成模块对上述数据进行汇总排序时，遵循以下规则：针对历史观看数据，根据有效观看时长，按照由大到小排列；

针对关注房间数据，按照关注时间从大到小排列；

针对各房间的相似度数据，为每个房间取出与其相似度高的前N个房间作为该房间的相似房间，N为正整数。

10.如权利要求7所述的用于直播网站的直播房间推荐系统，其特征在于：所述推荐房间数据过滤模块在生成的推荐房间数据中进行遍历，找出推荐房间数据中正在开播的房间的具体过程为：获取生成的推荐房间数据；若为会员用户，在推荐房间数据的历史观看数据以及关注房间数据中进行遍历，若为非会员用户，则仅在推荐房间数据的历史观看数据中进行遍历；遍历过程中，对每条数据对应的房间进行判断，若判定该房间为开播状态，则保留该房间；若判定该房间为关播状态，则在推荐房间数据的各房间相似度数据中，找到该关播状态的房间对应的相似房间，在找到的相似房间中进行遍历，找出相似房间中正在开播的房间，并将其保留。