1.一种基于知识库的服装推荐方法，其特征在于，包括：步骤1，接收消费者画像数据，其中，所述消费者画像数据包括消费者的体型数据、风格关键词和风格图片，所述风格图片为和所述风格关键词匹配的服装图片；

步骤2，根据所述体型数据、所述风格关键词和所述风格图片确定消费者画像矩阵；

步骤3，根据所述消费者画像矩阵和预存的知识库确定期望产品画像数据；

步骤4，分别确定所述期望产品画像数据与预存的多个真实产品画像数据的相似度，其中，所述真实产品画像数据分别与真实产品一一对应；

步骤5，确定与所述期望产品画像数据具有最大相似度的所述真实产品画像数据对应的所述真实产品，并发送所述真实产品的产品信息。

2.根据权利要求1所述的基于知识库的服装推荐方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：步骤2.1，采用模糊层次分析法，根据所述体型数据、所述风格关键词和所述风格图片确定消费者画像数据权重矩阵；

步骤2.2，将所述消费者画像数据和所述消费者画像数据权重矩阵进行矩阵求积，获得所述消费者画像矩阵。

3.根据权利要求1所述的基于知识库的服装推荐方法，其特征在于，预存的所述知识库根据如下步骤获得：将采集的矩阵形式的多个消费者的所述消费者画像数据和预定的评估标准进行矩阵求积，获得消费者画像映射矩阵；

将采集的矩阵形式的多个真实产品的所述真实产品画像数据和所述评估标准进行矩阵求积，获得真实产品画像映射矩阵；所述评估标准包括多个用于标准评估的评估项；

将所述消费者画像映射矩阵和所述真实产品画像映射矩阵进行复合映射计算，获得所述知识库。

4.根据权利要求3所述的基于知识库的服装推荐方法，其特征在于，所述步骤3的具体实现为：将所述消费者画像矩阵和所述知识库进行复合映射计算，获得所述期望产品画像数据。

5.根据权利要求1至4任一项所述的基于知识库的服装推荐方法，其特征在于，所述步骤4的具体实现为：令Y为M阶的所述期望产品画像数据，yi为第i个产品的M阶的所述真实产品画像数据，根据相似度公式确定所述期望产品画像数据与第i个产品的所述真实产品画像数据的相似度N(Y,yi)，所述相似度公式为：其中，j表示取值范围为从1至M的阶数。

6.一种基于知识库的服装推荐系统，其特征在于，包括接收模块、处理模块和发送模块；

所述接收模块，用于接收消费者画像数据，其中，所述消费者画像数据包括消费者的体型数据、风格关键词和风格图片，所述风格图片为和所述风格关键词匹配的服装图片；

所述处理模块，用于根据所述体型数据、所述风格关键词和所述风格图片确定消费者画像矩阵；

以及根据所述消费者画像矩阵和预存的知识库确定期望产品画像数据；

以及分别确定所述期望产品画像数据与预存的多个真实产品画像数据的相似度，其中，所述真实产品画像数据分别与真实产品一一对应；

以及确定与所述期望产品画像数据具有最大相似度的所述真实产品画像数据对应的所述真实产品；

所述发送模块，用于发送所述真实产品的产品信息。

7.根据权利要求6所述的基于知识库的服装推荐系统，其特征在于，所述处理模块具体用于：采用模糊层次分析法，根据所述体型数据、所述风格关键词和所述风格图片确定消费者画像数据权重矩阵；

将所述消费者画像数据和所述消费者画像数据权重矩阵进行矩阵求积，获得所述消费者画像矩阵。

8.根据权利要求6所述的基于知识库的服装推荐方法，其特征在于，预存的所述知识库根据如下步骤获得：将采集的矩阵形式的多个消费者的所述消费者画像数据和预定的评估标准进行矩阵求积，获得消费者画像映射矩阵；

将采集的矩阵形式的多个真实产品的所述真实产品画像数据和所述评估标准进行矩阵求积，获得真实产品画像映射矩阵；所述评估标准包括多个用于标准评估的评估项；

将所述消费者画像映射矩阵和所述真实产品画像映射矩阵进行复合映射计算，获得所述知识库。

9.根据权利要求8所述的基于知识库的服装推荐系统，其特征在于，所述处理模块具体还用于：将所述消费者画像矩阵和所述知识库进行复合映射计算，获得所述期望产品画像数据。

10.根据权利要求6至9任一项所述的基于知识库的服装推荐系统，其特征在于，所述处理模块具体还用于：令Y为M阶的所述期望产品画像数据，yi为第i个产品的M阶的所述真实产品画像数据，根据相似度公式确定所述期望产品画像数据与第i个产品的所述真实产品画像数据的相似度N(Y,yi)，所述相似度公式为：其中，j表示取值范围为从1至M的阶数。