1.一种优化搜索引擎推荐内容的数据分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集各用户对各信息数据的互动关系数据，所述互动关系数据包括：点赞操作、收藏操作和评论次数；

对于各用户各信息数据，根据用户对信息的停留时间、点赞操作、收藏操作、评论次数以及信息的推荐浏览时间得到关心程度系数；根据各用户对各信息数据的关心程度系数构建各信息数据的信息数据向量；根据信息数据与搜索资料内容的信息数据向量之间的关系得到相似性；

根据各信息数据与搜索资料内容的信息数据向量的相似性以及用户对各信息数据的关心程度系数得到用户对搜索资料内容的预估关心程度系数；根据用户对搜索资料内容的预估关心程度系数以及用户对所有信息数据的关心程度系数得到用户对搜索资料内容的推送权重；

根据用户对搜索资料内容的推送权重对各用户精准推送搜索资料内容；

其中，所述根据各用户对各信息数据的关心程度系数构建各信息数据的信息数据向量，包括：对于各信息数据，将各用户对信息数据的关心程度系数组成各信息数据的信息数据向量；

其中，所述根据用户对搜索资料内容的预估关心程度系数以及用户对所有信息数据的关心程度系数得到用户对搜索资料内容的推送权重，包括：计算用户对所有信息数据的关心程度系数的均值，将用户对搜索资料内容的预估关心程度系数与所述均值的差值作为用户对搜索资料内容的推送权重。

2.如权利要求1所述的一种优化搜索引擎推荐内容的数据分析方法，其特征在于，所述根据用户对信息的停留时间、点赞操作、收藏操作、评论次数以及信息的推荐浏览时间得到关心程度系数，包括：根据用户对信息的停留时间以及信息的推荐浏览时间得到停留时间比；

根据用户对信息的点赞操作、收藏操作和评论次数得到互动权重；

将停留时间比与互动权重的乘积作为关心程度系数。

3.如权利要求2所述的一种优化搜索引擎推荐内容的数据分析方法，其特征在于，所述根据用户对信息的停留时间以及信息的推荐浏览时间得到停留时间比，包括：计算用户对信息的停留时间与信息的推荐浏览时间的比值，当所述比值大于等于t时，将停留时间比设置为1；当所述比值小于t时，将停留时间比设置为所述比值，其中t为预设停留阈值。

4.如权利要求2所述的一种优化搜索引擎推荐内容的数据分析方法，其特征在于，所述根据用户对信息的点赞操作、收藏操作和评论次数得到互动权重，包括：计算点赞操作与第一比例调节参数的乘积，计算收藏操作与第二比例调节参数的乘积，计算评论次数与第三比例调节参数的乘积，将上述三个乘积的和值作为互动权重；其中，第一、第二、第三比例调节参数为预设参数。

5.如权利要求2所述的一种优化搜索引擎推荐内容的数据分析方法，其特征在于，所述根据信息数据与搜索资料内容的信息数据向量之间的关系得到相似性，包括：获取信息数据与搜索资料内容的信息数据向量的均值；

将信息数据与搜索资料内容的均值作为皮尔逊系数计算过程中的对应均值，计算信息数据与搜索资料内容的信息数据向量的皮尔逊系数；

计算信息数据与搜索资料内容的信息数据向量的余弦相似系数；

将所述皮尔逊系数与所述余弦相似系数的均值作为相似性。

6.如权利要求5所述的一种优化搜索引擎推荐内容的数据分析方法，其特征在于，所述获取信息数据与搜索资料内容的信息数据向量的均值，包括：对于信息数据、搜索资料内容的信息数据向量，计算信息数据向量中所有非零元素的均值。

7.如权利要求1所述的一种优化搜索引擎推荐内容的数据分析方法，其特征在于，所述根据各信息数据与搜索资料内容的信息数据向量的相似性以及用户对各信息数据的关心程度系数得到用户对搜索资料内容的预估关心程度系数，包括：将各信息数据与搜索资料内容的信息数据向量的相似性从大到小进行排序得到相似度集合，根据相似度集合中的元素数值分布得到与搜索资料内容最相似的信息数据个数；

对于相似度集合中的前H个信息数据，其中H为与搜索资料内容最相似的信息数据个数，计算信息数据与搜索资料内容的信息数据向量的相似性和用户对信息数据的关心程度系数的乘积；计算所有信息数据的所述乘积的和值；

计算所有信息数据与搜索资料内容的信息数据向量的相似性之和；

将所述和值与所述相似性之和的比值作为用户对搜索资料内容的预估关心程度系数。

8.如权利要求7所述的一种优化搜索引擎推荐内容的数据分析方法，其特征在于，所述根据相似度集合中的元素数值分布得到与搜索资料内容最相似的信息数据个数，包括：将相似度集合中数值小于等于0的元素去除，计算相似度集合中后一项元素与前一项元素的相似度差值作为前一项元素的导数；

从相似度集合中的第一个元素开始遍历，如果出现元素的导数小于判断阈值时，则将元素在相似度集合中的索引位置作为与搜索资料内容最相似的信息数据个数；其中，判断阈值为预设参数；

如果遍历完相似度集合中的所有元素都找不到导数小于预设阈值的元素时，则将筛选数量作为与搜索资料内容最相似的信息数据个数；其中，筛选数量为预设参数。