1.一种文章推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

根据输入的关键词获取预设数量的与所述关键词匹配的多个候选文章；

以每篇文章为一个节点，获取所述多个候选文章的节点关系网络，所述节点关系网络中包括所述多个候选文章对应的多个节点，以及所述多个节点之间的连接关系；

利用K-核分解确定所述节点关系网络中的每个节点的K-核值，所述K-核值用于表示在对所述关系网络进行所述K-核分解过程中确定的，节点在所述关系网络中的层数；

根据所述每个节点的K-核值，利用K-核认领算法，获取所述每个节点对应的K-核认领值；

根据所述每个节点对应的K-核认领值，在所述多个节点中选择K-核认领值最高的前n个节点所对应的n篇候选文章，作为要输出的目标推荐文章；

所述根据所述每个节点的K-核值，利用K-核认领算法，获取所述每个节点对应的K-核认领值，包括：获取所述多个节点中的每两个邻居节点之间的连线的权重，其中两个邻居节点之间的一根连线表示所述两个邻居节点对应的两篇文章具有一个相同的知识点，所述连线的权重表示两个邻居节点之间的连线数量；其中，在所述多个节点中具有直接连线的两个节点互为邻居节点；

根据所述每两个邻居节点之间的连线的权重和所述每个节点的K-核值，利用第一认领值计算公式获取所述每个节点的认领值；

对所述每个节点的认领值进行归一化，以获取所述每个节点的归一化后的认领值；

根据每个节点的归一化后的认领值和所述每个节点的K-核值，利用第二认领值计算公式获取所述每个节点的精确认领值，作为所述每个节点对应的K-核认领值；

所述第一认领值计算公式包括：

其中，KCi表示节点i的认领值，节点j为节点i的邻居节点，Wij表示节点i和节点j之间的连线的权重，Kj表示节点j的K-核值；

所述第二认领值计算公式包括：

其中，Ki表示节点i的K-核值，max(KCi)表示节点i所在的层数中最大的认领值，KCi表示节点i的认领值，KCVi表示节点i的K-核认领值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以每篇文章为一个节点，获取所述多个候选文章的节点关系网络，包括：以所述每篇文章为一个节点，通过获取所述多个候选文章中的每篇文章的知识点集合，得到所述多个节点的知识点集合，所述每篇文章的所述知识点集合是在存储所述文章时确定的，所述每篇文章的知识点集合中包括所述每篇文章的多个知识点；

确定所述多个节点中的每两个节点的知识点集合中是否存在相同知识点，以及相同知识点的数量；

通过将知识点集合中存在相同知识点的每两个节点之间建立连线，得到所述节点关系网络。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以每篇文章为一个节点，获取所述多个候选文章的节点关系网络，包括：获取已存储的全局节点关系网络，所述全局节点关系网络是根据已存储的所有文章的知识点集合预先建立的所述所有文章的节点关系网络，所述全局节点关系网络中包括所述所有文章对应的节点，以及所述所有文章对应的节点之间的连接关系，所述所有文章包含所述多个候选文章；

从所述全局节点关系网络中提取出包含所述多个候选文章对应的多个节点的局部节点关系网络，作为所述多个候选文章的节点关系网络。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当接收到新输入的第一文章时，对所述第一文章的主题和文章内容进行分词处理，得到所述第一文章的词语集合；

通过对所述词语集合中的同义词进行合并为同一词语，以及去除所述词语集合中的无效词语，得到处理后的词语集合，所述无效词语包括：人称、量词、介词、连词、助词；

对所述处理后的词语集合中的词语进行词频统计，以获取所述处理后的词语集合中的每个词语的词频；

根据所述每个词语的词频，获取词频最高的m个词语作为所述第一文章的m个知识点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个节点对应的K-核认领值，在所述多个节点中选择K-核认领值最高的前n个节点所对应的n篇候选文章，作为要输出的目标推荐文章，包括：通过对所述多个节点对应的K-核认领值进行倒序排列，获取所述多个节点的K-核认领值由高到低的排序；

选择所述排序中排名最高的前n个节点所对应的n篇文章，作为所述目标文章。

6.一种文章推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

文章匹配模块，用于根据输入的关键词获取预设数量的与所述关键词匹配的多个候选文章；

网络获取模块，用于以每篇文章为一个节点，获取所述多个候选文章的节点关系网络，所述节点关系网络中包括所述多个候选文章对应的多个节点，以及所述多个节点之间的连接关系；

分层模块，用于利用K-核分解确定所述节点关系网络中的每个节点的K-核值，所述K-核值用于表示在对所述关系网络进行所述K-核分解过程中确定的，节点在所述关系网络中的层数；

计算模块，用于根据所述每个节点的K-核值，利用K-核认领算法，获取所述每个节点对应的K-核认领值；

选择模块，用于根据所述每个节点对应的K-核认领值，在所述多个节点中选择K-核认领值最高的前n个节点所对应的n篇候选文章，作为要输出的目标推荐文章；

所述计算模块，包括：

权重获取子模块，用于获取所述多个节点中的每两个邻居节点之间的连线的权重，其中两个邻居节点之间的一根连线表示所述两个邻居节点对应的两篇文章具有一个相同的知识点，所述连线的权重表示两个邻居节点之间的连线数量；其中，在所述多个节点中具有直接连线的两个节点互为邻居节点；

第一认领值获取子模块，用于根据所述每两个邻居节点之间的连线的权重和所述每个节点的K-核值，利用第一认领值计算公式获取所述每个节点的认领值；

第二认领值获取子模块，用于对所述每个节点的认领值进行归一化，以获取所述每个节点的归一化后的认领值；

第三认领值获取子模块，用于根据每个节点的归一化后的认领值和所述每个节点的K-核值，利用第二认领值计算公式获取所述每个节点的精确认领值，作为所述每个节点对应的K-核认领值；

所述第一认领值计算公式包括：

其中，KCi表示节点i的认领值，节点j为节点i的邻居节点，Wij表示节点i和节点j之间的连线的权重，Kj表示节点j的K-核值；

所述第二认领值计算公式包括：

其中，Ki表示节点i的K-核值，max(KCi)表示节点i所在的层数中最大的认领值，KCi表示节点i的认领值，KCVi表示节点i的K-核认领值。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。