1.一种兴趣特征确定方法，其特征在于，所述方法包括：
根据获取的多个用户的用户通信行为信息和用户兴趣特征信息，生成用户关系图；
根据获取的多个用户的用户兴趣特征信息，生成用户兴趣特征图；
根据所述用户关系图和用户兴趣特征图，确定第一用户群体和第二用户群体；
基于所述第二用户群体，对所述第一用户群体进行聚类，确定第三用户群体的兴趣特征；其中，所述第三用户群体包括所述第一用户群体和所述第二用户群体。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的多个用户的用户兴趣特征信息，生成用户兴趣特征图，包括：
根据所述多个用户的用户兴趣特征信息，提取每个用户的兴趣特征向量；
根据所述每个用户的兴趣特征向量，计算用户之间兴趣特征的相似度；
根据所述用户之间兴趣特征的相似度，生成所述用户兴趣特征图。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户关系图和用户兴趣特征图，确定第一用户群体和第二用户群体，包括：
根据所述用户关系图和所述用户兴趣特征图，生成用户关系兴趣特征向量；
根据所述用户关系兴趣特征向量，确定用户的中心度；所述中心度表示所述用户在社交网络中的重要度；
根据所述中心度，确定所述第一用户群体和所述第二用户群体。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二用户群体，对所述第一用户群体进行聚类，确定第三用户群体的兴趣特征，包括：
对所述第一用户群体进行聚类，得到所述第一用户群体的聚类子集；
计算所述第二用户群体和所述第一用户群体之间的兴趣主题的相似度；
将所述第二用户群体和所述第一用户群体之间的兴趣主题的相似度最高对应的第二用户群体加入到所述第一用户群体的聚类子集中，得到用户群体聚类子集和所述用户群体聚类子集的兴趣特征；
根据所述用户群体聚类子集和所述用户群体聚类子集的兴趣特征，确定所述第三用户群体的兴趣特征。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一用户群体进行聚类，得到所述第一用户群体的聚类子集，包括：
获取所述第一用户群体中用户对不同兴趣主题的兴趣特征值；
针对所述第一用户群体，迭代下述步骤一至步骤三：
步骤一：确定所述第一用户群体中的聚类子集；
步骤二：根据所述第一用户群体中用户对不同兴趣主题的兴趣特征值，确定所述聚类子集对不同兴趣主题的支持度；
步骤三：根据所述支持度，确定所述聚类子集对不同兴趣主题的信息模糊度；
当所述第一用户群体中用户对不同兴趣主题的信息模糊度为零或者迭代次数达到预设的次数阈值时，得到所述第一用户群体的目标聚类子集。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
根据所述用户群体聚类子集的兴趣特征，计算所述用户群体聚类子集对兴趣主题集合的差异度；
根据所述差异度确定所述兴趣特征的均值；
当所述兴趣特征中的兴趣特征值为零时，将所述兴趣特征值替换为所述均值。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述第一用户群体中用户对不同兴趣主题的兴趣特征值，计算所述第一用户群体的聚类子集的差异度。
8.一种兴趣特征确定装置，其特征在于，所述装置包括：
关系图生成模块，用于根据获取的多个用户的用户通信行为信息和用户兴趣特征信息，生成用户关系图；
特征图生成模块，用于根据获取的多个用户的用户兴趣特征信息，生成用户兴趣特征图；
群体确定模块，用于根据所述用户关系图和用户兴趣特征图，确定第一用户群体和第二用户群体；
特征确定模块，用于基于所述第二用户群体，对所述第一用户群体进行聚类，确定第三用户群体的兴趣特征；其中，所述第三用户群体包括所述第一用户群体和所述第二用户群体。
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-7任意一项所述的兴趣特征确定方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的兴趣特征确定方法。