1.一种基于稀疏线性方法的云服务个性化推荐系统，其特征在于，所述系统包括：云客户端，云评价中心，及云推荐中心；云客户端与云评价中心、以及云推荐中心通讯，其中，云客户端：用于向云推荐中心提交个性化需求、及基于使用过的云服务向云评价中心反馈云服评价；

云评价中心：对云用户反馈的云服务评价进行解析，获取云服务在个性化需求下的评分，并将上述数据更新至评价数据库；

云推荐中心，针对云用户的提交的个性化需求，基于评价数据库内的评价数据向云用户推荐云服务。

2.如权利要求1所述基于稀疏线性方法的云服务个性化推荐系统的推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、接收用云用户Ui提交的个性化需求Pk，即选择若干最为看重的属性；

S2、基于云用户Ui在评价数据库中的历史评价数据，预测云用户在个性化需求Pk下针对各云服务J的评分；

S3、向云用户Ui推荐评分最高的云服务。

3.如权利要求2所述基于稀疏线性方法的云服务个性化推荐方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括如下步骤：S21、计算云用户Ui针对已评分云服务Jh在个性化需求Pk下与无个性需求下的评分偏差来计算评分偏差矩阵D；

S22、基于评分偏差矩阵D及稀疏聚合矩阵W，来预测云用户Ui在个性化需求Pk下对云服务J的评分，所述云服务J的评分包括：已评分云服务Jh的评分及未评分云服务Jw的评分。

4.如权利要求3所述基于稀疏线性方法的云服务个性化推荐方法，其特征在于，若步骤S221中的云用户Ui在无个性化需求下针对多个云服务Jh进行评分，则采用多个所述云服务Jh评分的平均值作为云用户Ui在无个性化需求下评分Ri,h。

5.如权利要求3所述基于稀疏线性方法的云服务个性化推荐方法，其特征在于，在步骤S221中，若不存在云用户Ui在无个性化需求下对已评分云服务Jh的评分，采用云用户Ui在所有个性化需求下对已评分云服务Jh的评分平均值，作为Ui在无个性化需求下对已评分云服务Jh的评分Ri,h。

6.如权利要求3所述基于稀疏线性方法的云服务个性化推荐方法，其特征在于，基于公式(1)及公式(2)来计算用户Ui在个性化需求Pk下对第j个云服务Jj的评分 公式(1)及公式(2)具体如下：其中，Ri,n为云用户Ui在无个性化需求下针对云服务Jn的评分，Di.k为云用户Ui在个性化需求Pk下针的评分与无个性化需求下的评分偏差，K为个性化偏差的种类数，N为云服务的个数，pk为用户个性化需求向量，Wn,j为云服务Jn与云服务Jj间的聚合系数。