1.一种信息推荐的方法，其特征在于，所述方法包括：
在接收到用户请求时，获取所述用户请求对应的用户侧特征；
采用预置的用户侧网络，生成与所述用户侧特征对应的多个用户侧子向量，每个用户侧子向量对应一召回目标，每个召回目标对应一召回目标权重；
采用所述召回目标权重，将所述多个用户侧子向量组成用户侧向量；
从预置的信息数据库中，查找与所述用户侧向量匹配的目标信息，并将所述目标信息推荐至用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
对于所述信息数据库中的信息，获取所述信息对应的信息侧特征；
采用预置的信息侧网络，生成与所述信息侧特征对应的多个信息侧子向量，每个信息侧子向量对应一召回目标，每个召回目标对应一召回目标权重；
采用所述召回目标权重，将所述多个信息侧子向量组成信息侧向量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述召回目标权重，将所述多个用户侧子向量组成用户侧向量的步骤包括：
分别采用所述召回目标权重，对所述多个用户侧子向量进行加权；
对所述加权后的多个用户侧子向量建立连接，得到用户侧向量；
所述采用所述召回目标权重，将所述多个信息侧子向量组成信息侧向量的步骤包括：
分别采用所述召回目标权重，对所述多个信息侧子向量进行加权；
对所述加权后的多个信息侧子向量建立连接，得到信息侧向量。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述从预置的信息数据库中，查找与所述用户侧向量匹配的目标信息的步骤包括：
对于预置的信息数据库中的多个信息，分别对所述用户侧向量与所述信息侧向量进行相似度计算，得到多个召回目标相似度；
按照所述召回目标相似度，对所述多个信息进行排序，并选取排序在前的一个或多个信息作为目标信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别对所述用户侧向量与所述信息侧向量进行相似度计算，得到多个召回目标相似度的步骤包括：
计算所述用户侧向量与所述信息侧向量的欧式距离；
采用所述欧式距离，确定召回目标相似度。
6.根据权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，还包括：
调整所述召回目标对应的召回目标权重。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取多个样本用户侧特征，并按照所述多个召回目标，对所述多个样本用户侧特征进行训练，得到用户侧网络；
以及，获取多个样本信息侧特征，并按照所述多个召回目标，对所述样本信息侧特征进行训练，得到信息侧网络。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
对所述用户侧特征进行归一化处理。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户侧特征包括以下任一项或多项：
用户属性特征、信息偏好特征。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标信息包括以下任一项或多项：
新闻、短视频、音乐；
所述召回目标包括以下多项：
点击、分享、评论、播放时长。
11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户侧网络和/所述信息侧网络为采用神经网络算法的网络模型。
12.一种信息推荐的装置，其特征在于，所述装置包括：
用户侧特征获取模块，用于在接收到用户请求时，获取所述用户请求对应的用户侧特征；
用户侧子向量生成模块，用于采用预置的用户侧网络，生成与所述用户侧特征对应的多个用户侧子向量，每个用户侧子向量对应一召回目标，每个召回目标对应一召回目标权重；
用户侧向量组成模块，用于采用所述召回目标权重，将所述多个用户侧子向量组成用户侧向量；
信息推荐模块，用于从预置的信息数据库中，查找与所述用户侧向量匹配的目标信息，并将所述目标信息推荐至用户。
13.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至11中任一项所述的信息推荐的方法的步骤。
14.一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上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至11中任一项所述的信息推荐的方法的步骤。