1.一种基于特征识别的信息推送方法，其特征在于，应用于用户终端通信的服务器，所述方法包括：提取从所述用户终端中采集的用户行为数据对应的第一数据特征集合以及预存的针对所述用户行为数据进行推送的历史推送数据对应的第二数据特征集合；其中，所述第一数据特征集合和所述第二数据特征集合分别包括多个不同特征权重的数据特征向量；

获取所述用户行为数据在所述第一数据特征集合的其中一个数据特征向量的向量编码序列，将所述第二数据特征集合中具有最小特征权重的数据特征向量确定为第一特征向量；

根据所述用户行为数据和所述历史推送数据之间的匹配度将所述向量编码序列在所述第一特征向量中进行投影，以在所述第一特征向量中得到第二特征向量，并根据所述向量编码序列以及所述第二特征向量生成所述用户行为数据和所述历史推送数据之间的推送匹配逻辑信息；

以所述第二特征向量为参考向量在所述第一特征向量中获取目标向量值，根据所述推送匹配逻辑信息将所述目标向量值映射到所述向量编码序列所在数据特征向量，在所述向量编码序列所在的数据特征向量中得到所述目标向量值对应的目标编码序列；

在预设数据库中查找与所述目标编码序列对应的目标数据，并将所述目标数据推送给所述用户终端；

其中，根据所述用户行为数据和所述历史推送数据之间的匹配度将所述向量编码序列在所述第一特征向量中进行投影，以在所述第一特征向量中得到第二特征向量，具体包括：确定所述向量编码序列在所述第一特征向量中的向量系数，其中，所述第一特征向量的向量系数的系数值与所述第一特征向量的关联值成正比，与所述第一特征向量的重叠值成反比，所述第一特征向量的关联值为向量系数的系数值与所述第一特征向量的相关信息，所述第一特征向量的重叠值为向量系数的系数值与所述第一特征向量相重叠信息；

根据所述用户行为数据和所述历史推送数据之间的匹配度以及至少一个第一特征向量的向量系数，将所述编码序列在所述第一特征向量中进行投影，以在所述第一特征向量中得到所述第二特征向量；

其中，根据所述向量编码序列以及所述第二特征向量生成所述用户行为数据和所述历史推送数据之间的推送匹配逻辑信息，具体包括：获取所述用户行为数据的数据信息，在预设的历史推送数据中进行数据信息匹配，确定与所述历史推送数据对应的匹配关系，其中，在预设的历史推送数据中进行数据信息匹配的匹配方式至少包括：确定所述用户行为数据的偏好标识，根据所述偏好标识与所述历史推送数据进行匹配，所述历史推送数据中包含不同偏好内容与对应的推送匹配逻辑信息；

若所述历史推送数据与所述户行为数据的匹配度达到预设阈值时，则根据所述向量编码序列以及所述第二特征向量生成所述用户行为数据和所述历史推送数据之间的推送匹配逻辑信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于特征识别的信息推送方法，其特征在于，获取所述用户行为数据在所述第一数据特征集合的其中一个数据特征向量的向量编码序列，具体包括：获取第一数据特征集合的其中一个数据特征向量，所述数据特征向量是在所述第一数据特征集合中按照预设标签条件随机生成的；

确定所述数据特征向量的向量标签，当所述向量标签满足预设条件时，生成所述第一数据特征集合对应的标签信息；根据所述标签信息，确定所述第一数据特征集合是否为目标数据特征集合；

其中，所述确定所述数据特征向量的向量标签，包括：从所述数据特征向量中获取至少一个第一特征向量属性，所述第一特征向量属性为所述数据特征向量中相近的两个属性；

确定各第一特征向量属性出现的次数；及根据各第一特征向量属性出现的次数确定所述数据特征向量的向量标签；

其中，所述确定所述第一数据特征集合是否为目标数据特征集合，包括：获取所述第一数据特征集合在预定时间内的加权特征值；当所述加权特征值大于预定特征值时，确定所述第一数据特征集合不是目标数据特征集合；当所述加权特征值小于预定特征值时，确定所述第一数据特征集合是目标数据特征集合；

根据所述向量标签以及所述目标数据特征集合获取所述用户行为数据在所述第一数据特征集合的其中一个数据特征向量的向量编码序列。

3.根据权利要求1所述的一种基于特征识别的信息推送方法，其特征在于，在预设数据库中查找与所述目标编码序列对应的目标数据，具体包括：在预设数据库中获取与所述目标编码序列对应的编码处理节点；

所述预设数据库根据所述目标编码序列的编码处理节点分别确定多个编码序列号的排列方式，所述编码序列号为与所述预设数据库相对应的所述目标编码序列之间的序列号；所述预设数据库选择目标排列方式的所述目标编码序列号进行所述目标编码序列的编码处理；

如果所述编码处理的方式中按照预设的处理方式进行处理时，则在所述预设数据库查找与所述目标编码序列对应的目标数据。

4.一种基于特征识别的信息推送装置，其特征在于，应用于用户终端通信的服务器，所述装置包括：特征提取模块，用于提取从所述用户终端中采集的用户行为数据对应的第一数据特征集合以及预存的针对所述用户行为数据进行推送的历史推送数据对应的第二数据特征集合；其中，所述第一数据特征集合和所述第二数据特征集合分别包括多个不同特征权重的数据特征向量；

编码序列获取模块，用于获取所述用户行为数据在所述第一数据特征集合的其中一个数据特征向量的向量编码序列，将所述第二数据特征集合中具有最小特征权重的数据特征向量确定为第一特征向量；

逻辑信息生成模块，用于根据所述用户行为数据和所述历史推送数据之间的匹配度将所述向量编码序列在所述第一特征向量中进行投影，以在所述第一特征向量中得到第二特征向量，并根据所述向量编码序列以及所述第二特征向量生成所述用户行为数据和所述历史推送数据之间的推送匹配逻辑信息；

向量值映射模块，用于以所述第二特征向量为参考向量在所述第一特征向量中获取目标向量值，根据所述推送匹配逻辑信息将所述目标向量值映射到所述向量编码序列所在数据特征向量，在所述向量编码序列所在的数据特征向量中得到所述目标向量值对应的目标编码序列；

目标数据查找模块，用于在预设数据库中查找与所述目标编码序列对应的目标数据，并将所述目标数据推送给所述用户终端；

其中，所述逻辑信息生成模块，具体用于：

确定所述向量编码序列在所述第一特征向量中的向量系数，其中，所述第一特征向量的向量系数的系数值与所述第一特征向量的关联值成正比，与所述第一特征向量的重叠值成反比，所述第一特征向量的关联值为向量系数的系数值与所述第一特征向量的相关信息，所述第一特征向量的重叠值为向量系数的系数值与所述第一特征向量相重叠信息；

根据所述用户行为数据和所述历史推送数据之间的匹配度以及至少一个第一特征向量的向量系数，将所述编码序列在所述第一特征向量中进行投影，以在所述第一特征向量中得到所述第二特征向量；

其中，所述逻辑信息生成模块，用于：

获取所述用户行为数据的数据信息，在预设的历史推送数据中进行数据信息匹配，确定与所述历史推送数据对应的匹配关系，其中，在预设的历史推送数据中进行数据信息匹配的匹配方式至少包括：确定所述用户行为数据的偏好标识，根据所述偏好标识与所述历史推送数据进行匹配，所述历史推送数据中包含不同偏好内容与对应的推送匹配逻辑信息；

若所述历史推送数据与所述户行为数据的匹配度达到预设阈值时，则根据所述向量编码序列以及所述第二特征向量生成所述用户行为数据和所述历史推送数据之间的推送匹配逻辑信息。

5.根据权利要求4所述的一种基于特征识别的信息推送装置，其特征在于，所述编码序列获取模块，具体用于：获取第一数据特征集合的其中一个数据特征向量，所述数据特征向量是在所述第一数据特征集合中按照预设标签条件随机生成的；

确定所述数据特征向量的向量标签，当所述向量标签满足预设条件时，生成所述第一数据特征集合对应的标签信息；根据所述标签信息，确定所述第一数据特征集合是否为目标数据特征集合；

其中，所述确定所述数据特征向量的向量标签，包括：从所述数据特征向量中获取至少一个第一特征向量属性，所述第一特征向量属性为所述数据特征向量中相近的两个属性；

确定各第一特征向量属性出现的次数；及根据各第一特征向量属性出现的次数确定所述数据特征向量的向量标签；

其中，所述确定所述第一数据特征集合是否为目标数据特征集合，包括：获取所述第一数据特征集合在预定时间内的加权特征值；当所述加权特征值大于预定特征值时，确定所述第一数据特征集合不是目标数据特征集合；当所述加权特征值小于预定特征值时，确定所述第一数据特征集合是目标数据特征集合；

根据所述向量标签以及所述目标数据特征集合获取所述用户行为数据在所述第一数据特征集合的其中一个数据特征向量的向量编码序列。

6.根据权利要求4所述的一种基于特征识别的信息推送装置，其特征在于，所述目标数据查找模块，具体包括：在预设数据库中获取与所述目标编码序列对应的编码处理节点；

所述预设数据库根据所述目标编码序列的编码处理节点分别确定多个编码序列号的排列方式，所述编码序列号为与所述预设数据库相对应的所述目标编码序列之间的序列号；所述预设数据库选择目标排列方式的所述目标编码序列号进行所述目标编码序列的编码处理；

如果所述编码处理的方式中按照预设的处理方式进行处理时，则在所述预设数据库查找与所述目标编码序列对应的目标数据。