1.多电脑主机的交互方法，其特征在于，所述交互方法包括以下步骤：

步骤一：根据多台电脑主机使用环境，对环境信息和使用者信息进行收集，同时将电脑主机的IP地址与使用者信息进行绑定，生成个体数据包，环境信息包括企业职能分布表和企业架构分布图，企业架构分布图指依据各部门之间的上下级关系所划分的职能等级图，使用者信息包括使用者姓名、工号、职位和部门；

步骤二：将电脑主机作为目标设备，获取目标设备的历史产出数据，利用自然语言处理算法将历史产出数据划分为若干个词组数据，再对词组数据中的单体数据进行识别和整合，形成数据集合，之后计算数据集合的特征值，并将特征值作为目标设备的惯性产出数据；

惯性产出数据的具体确定方法包括：

根据目标设备的IP地址，检索目标设备的使用者信息；

提取目标设备的历史产出数据，历史产出数据即为使用者在目标设备上所增加的企业相关数据；

根据历史产出数据的项目类型，以每个项目为节点，将历史产出数据划分为若干个历史数据段，其中每个历史数据段与一个企业项目对应，且对目标设备的历史产出数据进行获取时，目标设备的使用者信息在前后时间内完全一致；

利用自然语言处理技术，将历史数据段划分为若干个词组数据，基于企业共享信息，将词组数据划分为公共数据和单体数据，企业共享信息即为在本企业中公知的信息，公共数据指在企业共享信息中存在的数据信息，将词组数据中的公共数据标记后，词组数据中所剩下的数据信息即为单体数据；

将单体数据作为数据元素，将一个历史数据段中的单体数据整合形成数据集合LSi，i表示不同的历史数据段，且i∈[1，I]；

按照时间顺序，将数据集合LSi中的数据元素进行排序，根据I组数据集合中数据元素的总数量，将数据元素整合为b1×b1型的矩阵A，b1的具体值由数据元素的总数量决定；

基于公式 对矩阵A的特征值 进行计算，E为单位矩阵，同时将特征

值 作为目标设备的惯性产出数据；

步骤三：将多台电脑主机交互的信息标记为目标共享信息，在目标共享信息中识别参与信息交互的电脑主机的IP地址，并根据IP地址对使用者信息进行检索，获取交互主体信息，根据环境信息，对交互主体信息进行识别，并根据识别结果生成共享信号；

共享信号的获取方法包括：

将交互的信息标记为目标共享信息，在目标共享信息中识别参与信息交互的电脑主机的IP地址，根据IP地址对使用者信息进行检索，并将检索结果标记为交互主体信息；

提取交互主体信息中的部门信息，并进行识别：若部门信息一致，则生成二次识别信号，反之，若部门信息中存在两个或两个以上部门时，则生成部门共享信号；

当生成二次识别信号时，提取交互主体信息中的职位信息，同时根据职能等级图，对职位信息进行识别：若交互主体信息中的职位信息均为同一等级时，生成等级共享信号，若职位信息中存在两个及两个以上的职位时，则生成职位共享信号；

步骤四：将目标共享信息利用自然语言处理技术拆分为若干个信息词组，同时将共享信号与环境信息结合，确定每台目标设备的融汇数据集，对信息词组和融汇数据集的信息相似值计算，根据信息相似值，确定信息词组的标记信息，标记信息包括公开数据和隐私数据；

其中，融汇数据集的确定方法包括：

提取目标共享信息，将目标共享信息中的信息内容采用人工智能技术进行信息拆分，得到信息词组；

获取目标设备及其惯性产出数据，将目标设备对应的惯性产出数据标记为独立数据集；

识别共享信号，若共享信号为等级共享信号时，将目标设备的独立数据集标记为融汇数据集；

若共享信号为职位共享信号时，根据职能等级图，将职位信息中的职位等级标记为Z1、Z2、Z3、……、Zn，其中Z1为最高等级，且关于职位等级：Z（n‑1）＞Zn＞Z（n+1），此处n≥2；

按照职能等级图，将参与信息交互的职位等级标记为Za、Zb和Zc，职位等级Za、Zb和Zc均属于Zn；

若职位等级Za＞Zb＞Zc时，对于职位等级Za，将职位等级Zb和职位等级Zc的独立数据集进行汇总，同时将汇总后的独立数据集与职位等级Za中目标设备的独立数据集进行融合，得到职位等级Za中目标设备的融汇数据集，对于职位等级Zb，将职位等级Zb中目标设备的独立数据集与职位等级Zc中所有的独立数据集进行汇总，得到职位等级Zb中目标设备的融汇数据集，对于职位等级Zc，将职位等级Zc中目标设备的独立数据集直接标记为融汇数据集；

若职位信号为部门共享信号时，将每个部门分别作为融汇节点，并将每个部门中的职位信息按照上述等级共享信号和职位共享信息中的方法进行处理，分别得到每个目标设备的融汇数据集；

步骤五：根据信息词组在目标设备上的标记信息，将目标共享信息在目标设备的终端设备上进行显示。

2.根据权利要求1所述的多电脑主机的交互方法，其特征在于，当数据元素的总数量与矩阵A中的b1×b1数量不对应时，此时在数据元素中任意选择相邻的两个数据元素作为索引，并进行插值计算，使得数据元素的总数量与矩阵A中的元素数量进行对应。

3.根据权利要求1所述的多电脑主机的交互方法，其特征在于，确定信息词组的标记信息的方法包括：采用词袋模型算法分别将信息词组与融汇数据集中的文本信息转化为向量形式，并利用余弦相似度算法计算信息词组与独立数据集之间的信息相似值XS；

若信息相似值XS≥Xy，则将此信息词组标记为目标设备的公开数据，反之，则将此信息词组标记为目标设备的隐私数据，Xy为相似阈值。

4.根据权利要求1所述的多电脑主机的交互方法，其特征在于，将目标共享信息拆分为信息词组时，将信息词组与企业共享信息进行比对，若信息词组属于企业共享信息时，将此信息词组直接标记为公开数据，若信息词组不属于企业共享信息时，将此信息词组进行保留，并进行后续处理。

5.多电脑主机的交互系统，该交互系统应用于上述权利要求1‑4中任意一项的交互方法中，其特征在于，所述交互系统包括信息采集模块、使用信息库、惯性分析模块、交互识别模块、信息设置模块以及终端显示模块；

信息采集模块，用于对电脑主机的环境信息和使用者信息进行收集，信息采集模块分别与使用信息库和交互识别模块进行单向通信连接；

使用信息库用于将电脑主机的IP地址与使用者信息进行绑定，并标记为个体数据包，同时将个体数据包在使用信息库中进行存储，使用信息库与交互识别模块之间进行单向通信连接；

惯性分析模块，用于根据电脑主机的历史产出数据确定数据集合，再对数据集合进行特征值计算，将特征值作为此电脑主机的惯性产出数据，惯性数据分析模块与信息设置模块之间为单向通信连接；

交互识别模块，用于识别参与信息交互的电脑主机的IP地址，获取使用者信息，再根据使用者信息和环境信息，生成共享信号，交互识别模块与信息设置模块之间为单向通信连接；

信息设置模块，用于将目标共享信息拆分为信息词组，同时根据共享信号，确定参与信息交互的电脑主机的融汇数据集，将信息词组与电脑主机的融汇数据集进行信息相似值计算，并根据信息相似值，对信息词组设置标记信息，信息设置模块与终端显示模块之间进行单向通信连接；

终端显示模块，用于根据电脑主机对信息词组的标记信息，将目标共享信息在终端设备上进行显示。