1.一种物品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

收集标签物品数据；

根据所述标签物品数据将多个物品分为第一类物品和第二类物品；

根据所述标签物品数据构建第一矩阵，包括：获取任一标签i对任一物品j的频数权重W(i,j)、所述任一标签i的局部权重S(i)；基于所述频数权重W(i,j)和所述局部权重S(i)，计算所述任一物品j的全局权重IS(j)；基于所述频数权重W(i,j)、所述局部权重S(i)以及所述全局权重IS(j)，计算所述任一标签i对所述任一物品j的权重；根据所述任一标签i对所述任一物品j的权重构建所述第一矩阵，所述第一矩阵中的元素yij＝S(i)×W(i,j)×IS(j)表示标签i对物品j的权重；

获取所述第一类物品的集合，根据所述第一矩阵获得所述第一类物品的集合的第二矩阵；

定义时间函数，根据所述时间函数对所述第二矩阵进行更新，获得第三矩阵；

获取所述第二类物品中的任意一个物品的最近邻物品，根据所述最近邻物品和所述第三矩阵确定所述任意一个物品的类别；

根据所述任意一个物品的类别确定是否推荐所述任意一个物品。

2.根据权利要求1所述的物品推荐方法，其特征在于，所述标签物品数据包括：多个标签的集合、所述多个标签的总数、所述多个物品的集合、所述多个物品的总数、使用任一标签i标注任一物品j的次数、所述任一标签i被用于标注的总次数、所述任一物品j被标注的总次数；

所述标签物品数据还包括：

任意一个用户使用标签标注物品的数据，包括：所述任意一个用户使用过的标签的集合、所述任意一个用户使用所述任一标签i的次数、所述任意一个用户使用所述任一标签i标注所述任一物品j的次数、所述任意一个用户使用标签标注过的所有物品的集合、所述任意一个用户使用标签标注过的所有物品的个数；及所述任意一个用户对使用过的每个标签的第一喜好得分和所述任意一个用户对使用标签标注过的每个物品的第二喜好得分。

3.根据权利要求2所述的物品推荐方法，其特征在于，获取所述第一喜好得分和所述第二喜好得分的方法包括：为所述任意一个用户对标签的每个行为动作设置权重和得分；

根据所述任意一个用户对使用过的每个标签的行为动作的权重和得分，计算所述第一喜好得分；

根据多个第一喜好得分的平均值确定所述第二喜好得分。

4.根据权利要求2所述的物品推荐方法，其特征在于，所述根据所述标签物品数据将多个物品分为第一类物品和第二类物品包括：根据所述任意一个用户使用标签标注物品的数据，将所述任意一个用户使用标签标注过的物品作为所述第一类物品，将所述任意一个用户未使用标签标注过的物品作为所述第二类物品。

5.根据权利要求2至4中任一项所述的物品推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一矩阵获得所述第一类物品的集合的第二矩阵包括：将所述第一矩阵中的任意一列作为所述任意一列对应的物品的标签特征向量；

从所述第一矩阵选择所述第一类物品的集合中的每个物品的标签特征向量；

基于所选择的所述第一类物品的集合中的每个物品的所述标签特征向量，构建所述第二矩阵。

6.根据权利要求2所述的物品推荐方法，其特征在于，所述定义时间函数包括：获取所述任意一个用户标注任一物品j的时间与预定义的时间基准点的之间的时间间隔；

基于所述时间间隔定义所述时间函数。

7.根据权利要求2所述的物品推荐方法，其特征在于，所述获取所述第二类物品中任意一个物品的最近邻物品，根据所述最近邻物品和所述第三矩阵确定所述任意一个物品的类别包括：利用所述第二类物品中任意一个物品的第二喜好得分，获得所述第二类物品中任意一个物品的最近邻物品；

计算预设数量的最邻近物品中所有物品对应的标签特征向量中，每个标签的权重；

选择所述第一类物品的集合中的物品的标签特征向量中具有最大权重值的标签，利用所述选择的标签对所述第二类物品中的所述任意一个物品进行分类。

8.一种物品推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

收集模块，用于收集标签物品数据；

分类模块，用于根据所述标签物品数据将多个物品分为第一类物品和第二类物品；

构建模块，用于根据所述标签物品数据构建第一矩阵，包括：获取任一标签i对任一物品j的频数权重W(i,j)、所述任一标签i的局部权重S(i)；基于所述频数权重W(i,j)和所述局部权重S(i)，计算所述任一物品j的全局权重IS(j)；基于所述频数权重W(i,j)、所述局部权重S(i)以及所述全局权重IS(j)，计算所述任一标签i对所述任一物品j的权重；根据所述任一标签i对所述任一物品j的权重构建所述第一矩阵，所述第一矩阵中的元素yij＝S(i)×W(i,j)×IS(j)表示标签i对物品j的权重；

所述构建模块还用于获取第一类物品的集合，根据所述第一矩阵获得所述第一类物品的集合的第二矩阵；

所述构建模块还用于定义时间函数，根据所述时间函数对所述第二矩阵进行更新，获得第三矩阵；

判断模块，用于获取所述第二类物品中的任意一个物品的最近邻物品，根据所述最近邻物品和所述第三矩阵确定所述任意一个物品的类别；

推荐模块，用于根据所述任意一个物品的类别确定是否推荐所述任意一个物品。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器；

所述存储器用于存储至少一个指令；

所述处理器用于执行所述至少一个指令时实现如权利要求1至7中任意一项所述的物品推荐方法。