1.一种恶意用户识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个用户的弹幕发送行为特征，其中，所述多个用户中包括至少一个已确定的恶意用户及除所述恶意用户之外的待识别用户；
根据所述弹幕发送行为特征，计算所述多个用户中每两个用户之间的相似程度值；
将所述恶意用户的嫌疑程度值设置为第一初始嫌疑值，将所述待识别用户的嫌疑程度值设置为第二初始嫌疑值，其中，所述第一初始嫌疑值高于第二初始嫌疑值；
针对每个用户，根据该用户当前的所述嫌疑程度值及该用户与其他用户之间的所述相似程度值，通过概率图模型对该用户的所述嫌疑程度值进行迭代计算；
在经过多次所述迭代计算之后，将所述嫌疑程度值大于一个嫌疑度阈值的待识别用户作为恶意用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述嫌疑程度值大于一个嫌疑度阈值的待识别用户作为恶意用户的步骤，包括：
计算得到所述多个用户的嫌疑程度值的经验分布函数；
在所述经验分布函数上将上升斜率超过预设上升阈值的点对应的嫌疑程度值作为所述嫌疑度阈值；
将所述待识别用户中嫌疑程度值大于所述嫌疑度阈值的用户作为恶意用户。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过概率图模型对该用户的所述嫌疑程度值进行迭代计算的步骤，包括：
通过概率图模型对每个用户的所述嫌疑程度值进行所述迭代计算；
针对每个用户，计算在执行本轮迭代计算前后所述嫌疑程度值的变化程度；
在每个用户对应的所述嫌疑程度值的变化程度均小于预设变化阈值时，停止迭代计算。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对该用户的所述嫌疑程度值进行迭代计算的步骤，包括：
通过概率图模型对每个用户的所述嫌疑程度值进行预设次数的迭代计算。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述弹幕发送行为特征包括用户发送弹幕的直播间的集合及至少一种弹幕发送动作统计值；所述根据所述弹幕发送行为特征，计算所述多个用户中每两个用户之间的相似程度值的步骤，包括：
根据每两个用户发送弹幕的直播间的集合计算所述两个用户之间的第一相似参数；
根据所述两个用户的每种所述弹幕发送动作统计值计算所述两个用户之间的第二相似参数；
根据所述第一相似参数及第二相似参数计算所述两个用户中间的相似程度值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述弹幕发送动作统计值的种类包括发送弹幕的数量、发送弹幕的时间段、发送弹幕的时间间隔、弹幕字数、弹幕中包含预设关键字的次数中的一种或多种。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过概率图模型对该用户的所述嫌疑程度值进行迭代计算的公式为：
其中，Sk(i)为第i个用户在第k轮迭代计算中的嫌疑程度值，α为权重系数，α取值在0到1之间；wji是用户j和用户i之间的相似程度值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一初始嫌疑值为1，第二初始嫌疑值为0。
9.一种恶意用户识别装置，其特征在于，所述装置包括：
特征获取模块，用于获取多个用户的弹幕发送行为特征，其中，所述多个用户中包括至少一个已确定的恶意用户及除所述恶意用户之外的待识别用户；
相似度计算模块，用于根据所述弹幕发送行为特征性，计算所述多个用户中每两个用户之间的相似程度值；
初始化模块，用于将所述恶意用户的嫌疑程度值设置为第一初始嫌疑值，将所述待识别用户的嫌疑程度值设置为第二初始嫌疑值，其中，所述第一初始嫌疑值高于第二初始嫌疑值；
迭代计算模块，用于针对每个用户，根据该用户当前的所述嫌疑程度值及与其他用户之间的所述相似程度值，通过概率图模型对该用户的所述嫌疑程度值进行迭代计算；
识别模块，用于在经过多次所述迭代计算之后，将所述嫌疑程度值大于一个嫌疑度阈值的待识别用户作为恶意用户。
10.一种可读存储介质，其特征在于，存储有可执行的指令，所述指令在被一个或多个处理器执行时，实现权利要求1-8任意一项所述的恶意用户识别方法。