1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户集合中各用户的任务信息；
根据各所述任务信息确定多个标签集合以及各所述标签集合对应的用户分组，各所述标签集合均包括至少一个行为标签；
基于概率预测模型，确定各用户对应的多个用户转化概率，各所述用户转化概率用于表征用户相对于不同标签集合的转化概率；
根据各所述用户转化概率确定各用户分组对应的推荐信息的推荐信息向量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于接收到信息推荐指令，获取目标用户对应的目标用户向量；
确定所述目标用户向量与各所述推荐信息向量的相似度；
将所述相似度满足预定相似度条件的所述推荐信息确定为目标推荐信息；
向目标用户终端发送所述目标推荐信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述任务信息确定多个标签集合以及各所述标签集合对应的用户分组包括：
根据各所述任务信息确定所述用户集合对应的多个行为特征；
响应于所述用户集合中与所述行为特征匹配的用户的数量满足预定数量条件，将所述行为特征确定为一个行为标签；
对各所述行为标签进行组合，确定多个所述标签集合；
对于各所述标签集合，分别将与所述标签集合匹配的至少一个用户确定为对应的所述用户分组。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于概率预测模型，确定各用户对应的用户转化概率包括：
获取各所述用户的用户信息；
根据各所述用户信息以及各标签集合确定各用户的用户向量；
基于所述概率预测模型，根据各所述用户向量确定各用户相对于各所述标签集合的转化概率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各所述用户转化概率确定各用户分组对应的推荐信息的推荐信息向量包括：
根据同一用户分组对应的各所述用户转化概率确定各用户分组对应的多个分组转化概率，各所述分组转化概率用于表征对应用户分组相对于不同所述标签集合的转化概率；
对于各所述用户分组，根据对应的各所述分组转化概率确定对应的非目标标签集合，所述非目标标签集合为与对应标签集合不匹配的标签集合；
调整各所述用户分组中预定用户的用户向量，所述预定用户为所述用户分组中与所述非目标标签集合匹配的用户；
根据同一用户分组对应的调整后的所述用户向量确定对应的所述推荐信息向量。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据同一用户分组对应的各所述用户转化概率确定各用户分组对应的多个分组转化概率包括：
确定目标用户分组以及目标标签集合；
对于所述目标用户分组，计算各用户相对于所述目标标签集合的所述用户转化概率的统计值；
将所述统计值确定为所述目标用户分组相对于所述目标标签集合的所述分组转化概率。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据同一用户分组对应的调整后的所述用户向量确定对应的所述推荐信息向量包括：
确定目标用户分组；
计算各所述调整后的用户向量以及各未调整的所述用户向量的统计值向量；
将所述统计值向量确定为对应的所述推荐信息向量。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述概率预测模型基于样本集合训练获得，所述样本集合包括多个用户的历史用户信息、标签集合以及各用户相对于不同标签集合的历史用户转化概率。
9.一种信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：
任务信息获取单元，用于获取用户集合中各用户的任务信息；
分组确定单元，用于根据各所述任务信息确定多个标签集合以及各所述标签集合对应的用户分组，各所述标签集合均包括至少一个行为标签；
概率预测单元，用于基于概率预测模型，确定各用户对应的多个用户转化概率，各所述用户转化概率用于表征用户相对于不同标签集合的转化概率；
第一向量确定单元，用于根据各所述用户转化概率确定各用户分组对应的推荐信息的推荐信息向量。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
11.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。