1.一种推荐方法，其特征在于，包括：
确定待推荐对象的分类类别和每个用户对应的多个对象中属于所述分类类别的至少一个目标对象；
基于词频逆文本频率tf-idf，根据所述每个用户对应的多个对象和所述至少一个目标对象，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值；
根据所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值，从多个用户中确定目标用户，并向所述目标用户推荐所述待推荐对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于词频逆文本频率tf-idf，根据所述每个用户对应的多个对象和所述至少一个目标对象，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值，包括：
基于所述tf-idf的词频计算公式，根据所述每个用户对应的多个对象和所述至少一个目标对象，确定所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频；
基于所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述tf-idf的词频计算公式，根据所述每个用户对应的多个对象和所述至少一个目标对象，确定所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频，包括：
针对所述每个用户的每个目标对象，确定所述每个用户的多个对象的第一对象数量和所述每个目标对象的第二对象数量；
基于所述tf-idf的词频计算公式，计算所述第二对象数量与所述第一对象数量的比值，并将所述比值确定为所述每个目标对象的词频。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值之前，还包括：
基于所述tf-idf的逆文本频率计算公式，根据所述至少一个目标对象分别对应的第一用户数量和所述tf-idf的语料库中的第二用户数量，确定所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的逆文本频率；
所述基于所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值，包括：
基于所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频与逆文本频率，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述基于所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频与逆文本频率，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值之前，还包括：
确定所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的权重值；
所述基于所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频与逆文本频率，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值，包括：
基于所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频、逆文本频率与所述权重值，确定每个用户针对所述分类类别的兴趣值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个用户的所述至少一个目标对象分别对应的词频、逆文本频率与所述权重值，确定每个用户针对所述分类类别的兴趣值，包括：
针对每个目标对象，基于预定兴趣值计算公式，计算每个目标对象的词频、逆文本频率与权重值之间的第一乘积；
确定所述至少一个目标对象分别对应的第一乘积之间的总和，并将该总和确定为所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值，从所述多个用户中确定目标用户，包括：
从所述多个用户分别对应的兴趣值中确定最大的n个兴趣值，并将所述最大的n个兴趣值分别对应的n个用户确定为所述目标用户，所述n为正整数。
8.一种推荐装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于确定待推荐对象的分类类别和每个用户对应的多个对象中属于所述分类类别的至少一个目标对象；
第二确定模块，用于基于词频逆文本频率tf-idf，根据所述每个用户对应的多个对象和所述至少一个目标对象，确定所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值；
处理模块，用于根据所述每个用户针对所述分类类别的兴趣值，从多个用户中确定目标用户，并向所述目标用户推荐所述待推荐对象。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一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有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法。