1.一种对象分配方法，所述方法由至少一个处理器执行，其包括：
获取待匹配的第一类对象的特征信息；
基于所述第一类对象的特征信息以及两个或以上候选第二类对象的特征信息，确定所述第一类对象分别与两个或以上候选第二类对象的匹配值；
获取匹配修正参数；
至少基于匹配修正参数以及两个或以上的所述匹配值，从所述两个或以上候选第二类对象中选择目标第二类对象，并分配给所述第一类对象。
2.如权利要求1所述的方法，所述获取待匹配的第一类对象的特征信息，包括：
获取第一图数据；所述第一图数据包括与所述第一类对象、与所述第一类对象具有关联关系的多个第一类关联对象分别对应的节点，所述第一图数据中节点间的边权信息反映对应对象间的关联关系；
利用图神经网络处理所述第一图数据，得到所述第一类对象的向量表达；
将所述第一类对象的向量表达作为所述第一类对象的特征信息。
3.如权利要求1所述的方法，所述第一类对象为用户；且，
当所述第一类对象为被邀请者时，所述第一类对象与候选第二类对象的匹配值与将该候选第二类对象分配给所述第一类对象时，第一类对象使用该候选第二类对象的概率正相关；
当所述第一类对象为邀请者时，所述第一类对象与候选第二类对象的匹配值与将该候选第二类对象分配给所述第一类对象时，第一类对象将邀请发送给其他用户的人数正相关。
4.如权利要求1所述的方法，所述至少基于匹配修正参数以及两个或以上的所述匹配值，从所述两个或以上候选第二类对象中选择目标第二类对象，并分配给所述第一类对象，包括：
至少基于匹配修正参数对两个或以上的所述匹配值进行修正，得到两个或以上的目标分值；所述修正使得多个第一类对象与分配到的第二类对象的匹配值的合值在预设约束条件下取得最大值；
基于目标分值从所述两个或以上候选第二类对象中选择目标第二类对象，并分配给所述第一类对象。
5.如权利要求4所述的方法，所述匹配修正参数通过以下方式确定：
构建等效目标函数；最小化所述等效目标函数等效于在预设约束条件下使得匹配合值最大化，所述匹配合值等于给定多个第一类对象及其匹配的第二对象时，各第一类对象分别与其匹配的第二类对象的匹配值的合值；所述等效目标函数与所述匹配修正参数以及给定的多个第一类对象与其匹配的第二对象的匹配值相关；
确定多个第一类样本对象及与其具有关联关系的多个第一类关联对象，以及分别分配给各第一类样本对象的第二类对象；
获取第二图数据；所述第二图数据包括与多个第一类样本对象、与第一类样本对象具有关联关系的多个第一类关联对象分别对应的节点，所述第二图数据中节点间的边权信息反映对应对象间的关联关系；
利用图神经网络处理所述第二图数据，得到多个第一类样本对象的向量表达；
基于第一类样本对象的向量表达以及其第二类对象的特征信息确定该第一类样本对象与其第二类对象的匹配值，进而获得各第一类样本对象与其第二类对象的匹配值；
将所述匹配值代入所述等效目标函数，并确定匹配修正参数，所述匹配修正参数能够使得所述等效目标函数在所述匹配值下取得最小值。
6.如权利要求5所述的方法，所述第一类样本对象为用户；且所述多个第一类样本对象包括邀请者与被邀请者；
当所述第一类样本对象为被邀请者时，所述第一类样本对象与其第二类对象的匹配值与将该第二类对象分配给所述第一类样本对象时，该第一类样本对象使用该第二类对象的概率正相关；
当所述第一类样本对象为邀请者时，所述第一类样本对象与其第二类对象的匹配值与将该第二类对象分配给所述第一类样本对象时，该第一类样本对象将邀请发送给其他用户的人数正相关。
7.如权利要求6所述的方法，所述预设约束条件包括第一类样本对象使用其第二类对象和/或将邀请发送给其他用户所产生的收益相对将相应的第二类对象分配给第一类样本对象所产生的成本的比值不超过预设的平均分配成本。
8.如权利要求7所述的方法，所述至少基于匹配修正参数对两个或以上的所述匹配值进行修正，得到两个或以上的目标分值，包括：
基于匹配修正参数、所述平均分配成本以及两个或以上的所述匹配值，计算得到所述两个或以上的目标分值；
所述基于目标分值从所述两个或以上候选第二类对象中选择目标第二类对象，并分配给所述第一类对象，包括：
将所述两个或以上目标分值的最小值对应的候选第二类对象确定为所述目标第二类对象。
9.如权利要求5所述的方法，所述匹配修正参数的确定方式还包括：定期更新多个第一类样本对象，并基于更新后的多个第一类样本对象更新所述匹配修正参数。
10.一种对象分配系统，其包括：
特征获取模块，用于获取待匹配的第一类对象的特征信息；
匹配值确定模块，用于基于所述第一类对象的特征信息以及两个或以上候选第二类对象的特征信息，确定所述第一类对象分别与两个或以上候选第二类对象的匹配值；
参数获取模块，用于获取匹配修正参数；
分配模块，用于至少基于匹配修正参数以及两个或以上的所述匹配值，从所述两个或以上候选第二类对象中选择目标第二类对象，并分配给所述第一类对象。
11.一种对象分配装置，所述装置包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储指令，所述处理器用于执行所述指令，以实现如权利要求1～9中任一项所述的对象分配方法。
12.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如权利要求1～9中任一项所述的对象分配方法。
13.一种用于对象分配的匹配修正参数确定方法，所述方法由至少一个处理器执行，其包括：
构建等效目标函数；最小化所述等效目标函数等效于在预设约束条件下使得匹配合值最大化，所述匹配合值等于给定多个第一类对象及其匹配的第二对象时，各第一类样本对象分别与其匹配的第二类对象的匹配值的合值；所述等效目标函数与所述匹配修正参数以及给定的多个第一类对象与其匹配的第二对象的匹配值相关；
确定多个第一类样本对象及与其具有关联关系的多个第一类关联对象，以及分别分配给各第一类样本对象的第二类对象；
获取第二图数据；所述第二图数据包括与多个第一类样本对象、与第一类样本对象具有关联关系的多个第一类关联对象分别对应的节点，所述第二图数据中节点间的边权信息反映对应对象间的关联关系；
利用图神经网络处理所述第二图数据，得到多个第一类样本对象的向量表达；
基于第一类样本对象的向量表达以及其第二类对象的特征信息确定该第一类样本对象与其第二类对象的匹配值，进而获得各第一类样本对象与其第二类对象的匹配值；
将所述匹配值代入所述等效目标函数，并确定匹配修正参数，所述匹配修正参数能够使得所述等效目标函数在所述匹配值下取得最小值。
14.如权利要求13所述的方法，所述第一类样本对象为用户；且所述多个第一类样本对象包括邀请者与被邀请者；
当所述第一类样本对象为被邀请者时，所述第一类样本对象与其第二类对象的匹配值与将该第二类对象分配给所述第一类样本对象时，该第一类样本对象使用该第二类对象的概率正相关；
当所述第一类样本对象为邀请者时，所述第一类样本对象与其第二类对象的匹配值与将该第二类对象分配给所述第一类样本对象时，该第一类样本对象将邀请发送给其他用户的人数正相关。
15.如权利要求14所述的方法，所述预设约束条件包括第一类样本对象使用其第二类对象和/或将邀请发送给其他用户所产生的收益相对将相应的第二类对象分配给第一类样本对象所产生的成本的比值不超过预设的平均分配成本。
16.一种用于对象分配的匹配修正参数确定系统，其包括：
函数构建单元，用于构建等效目标函数；最小化所述等效目标函数等效于在预设约束条件下使得匹配合值最大化，所述匹配合值等于给定多个第一类对象及其匹配的第二对象时，各第一类样本对象分别与其匹配的第二类对象的匹配值的合值；所述等效目标函数与所述匹配修正参数以及给定的多个第一类对象与其匹配的第二对象的匹配值相关；
对象确定单元，用于确定多个第一类样本对象及与其具有关联关系的多个第一类关联对象，以及分别分配给各第一类样本对象的第二类对象；
图数据获取单元，用于获取第二图数据；所述第二图数据包括与多个第一类样本对象、与第一类样本对象具有关联关系的多个第一类关联对象分别对应的节点，所述第二图数据中节点间的边权信息反映对应对象间的关联关系；
图数据处理单元，用于利用图神经网络处理所述第二图数据，得到多个第一类样本对象的向量表达；
匹配值确定单元，用于基于第一类样本对象的向量表达以及其第二类对象的特征信息确定该第一类样本对象与其第二类对象的匹配值，进而获得各第一类样本对象与其第二类对象的匹配值；
参数计算单元，用于将所述匹配值代入所述等效目标函数，并确定匹配修正参数，所述匹配修正参数能够使得所述等效目标函数在所述匹配值下取得最小值。
17.一种用于对象分配的匹配修正参数确定的装置，所述装置包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储指令，所述处理器用于执行所述指令，以实现如权利要求13～15中任一项所述用于对象分配的匹配修正参数确定方法。
18.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如权利要求13～15中任一项所述的用于对象分配的匹配修正参数确定方法。