1.一种基于多特征协同知识图谱和区块链的安全跨域推荐方法，其特征在于，包括：本地存储的用户数据不上传于服务器，在本地对所述用户数据进行预处理后再上传至服务器；

基于预处理后所述用户数据中的用户属性信息提取统计特征，以边的权重形式表示特征与项目之间的关系，进而隐藏与用户个体的敏感关联，进行多方用户数据信息融合，构建多特征协同知识图谱；

所有参与方注册加入区块链，并将用户统计特征数据上传服务器，上传操作写入到区块链，同时采用异常检测技术进行数据异常分析；

当用户请求推荐时，向推荐服务器提供用户特征，结合服务器中的多特征协同知识图谱作为图卷积神经网络的输入数据，训练得到符合用户个性化特征的推荐列表。

2.如权利要求1所述的基于多特征协同知识图谱和区块链的安全跨域推荐方法，其特征在于，对所述用户数据进行预处理后上传至服务器，具体包括：基于所述用户数据生成用户特征子图、项目知识图谱、项目特征关系图上传服务器；其中，所述用户特征子图包括用户的属性信息；所述项目知识图谱包括基于所述用户数据中项目的属性信息生成的关系图；所述项目特征关系图包括特征与项目之间的统计关系。

3.如权利要求2所述的基于多特征协同知识图谱和区块链的安全跨域推荐方法，其特征在于，基于所述用户数据中项目的属性信息生成的关系图，具体包括：同一类别的项目进行关联，具有相同标签的项目进行关联。

4.如权利要求2所述的基于多特征协同知识图谱和区块链的安全跨域推荐方法，其特征在于，特征与项目之间的统计关系，具体包括：特征与项目之间进行数据统计后得到相应的边权重值。

5.如权利要求1所述的基于多特征协同知识图谱和区块链的安全跨域推荐方法，其特征在于，将所有参与方注册加入区块链，并将用户统计特征数据上传服务器，上传操作写入到区块链，同时采用异常检测技术进行数据异常分析，具体包括：将上传源头、上传时间信息写入到区块链，在检测到数据异常时，根据区块链中存储的写入记录逆向进行源头追溯，并执行相应的惩罚机制。