1.一种域名推荐方法，其特征在于，包括：

获取待识别词语，其中，所述待识别词语为候选的待注册的域名；

对所述待识别词语和预设语料库中的词语的词向量进行相似性计算，得到待识别词语的第一近似词，其中，所述第一近似词的形状或写法相似，但是实际含义可能不相似；

将所述待识别词语和第一近似词输入深度学习模型，得到所述待识别词语的第一近义词，所述深度学习模型通过近似词样本进行训练得到，通过深度学习模型对相似词中具有相同或相近的含义的词筛选出来；

根据所述第一近义词选择可注册域名进行推荐，包括：检测所述第一近义词的注册状态；根据第一近义词库进行域名多样化推断和选取；对多样化推断和选取的第一近义词的注册状态进行检测，其中，根据所述第一近义词库进行域名多样化推断为添加一些固定的后缀或者是随机字符。

2.如权利要求1所述的域名推荐方法，其特征在于，

所述对所述待识别词语和预设语料库中的词语的词向量进行相似性计算，得到待识别词语的第一近似词包括：将所述待识别词语和预设语料库中的词语输入词向量模型，分别构建各个词语的第一词向量；

对所述第一词向量进行余弦相似性计算，得到所述待识别词语的第一近似词。

3.如权利要求1所述的域名推荐方法，其特征在于，所述将所述待识别词语和第一近似词输入深度学习模型，得到所述待识别词语的第一近义词包括：通过深度学习模型识别所述待识别词语和第一近似词的词义的近义值；

将所述近义值与预设近义阈值比较，将大于所述预设近义阈值的第一近似词作为所述待识别词语的第一近义词。

4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1‑3任一项所述的域名推荐方法。

5.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1‑3任一项所述的域名推荐方法。