1.一種用戶特征提取方法，其特征在于，包括：
獲取用戶操作行為數據；
解析所述操作行為數據，生成用戶特征；
根據所述用戶操作行為數據所在的操作時間窗，確定所述用戶特征的生效時間窗；
其中，所述用戶特征用于控制所述生效時間窗內的第一類信息的推薦概率。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，
所述解析所述操作行為數據，生成用戶特征，包括：
基于所述第一操作時間窗內的所述操作行為數據生成短期用戶特征，并基于第二操作時間窗內的所述操作行為數據，生成長期用戶特征；其中，第二操作時間窗的時長大于所述第一操作時間窗的時長；所述第一解析方式不同于所述第二解析方式。
所述根據所述用戶操作行為數據所在的操作時間窗，確定所述用戶特征的生效時間窗，包括：
根據所述操作時間窗的時長，生成所述短期用戶特征的第一生效時間窗和所述長期用戶特征的第二生效時間窗；其中，所述第二生效時間窗的時長大于所述第一生效時間窗的時長。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，
所述基于第二操作時間窗內的所述操作行為數據，生成長期用戶特征，包括：
解析所述操作行為數據，確定潛在長期特征集合中潛在長期特征對應的操作行為的出現頻次；
確定潛在長期特征集合中包括的第一潛在長期特征對應的反向特征，是否是正式用戶特征集合中的正式用戶特征；
若所述第一潛在長期特征的反向特征不是所述正式用戶特征，則根據所述出現頻次，確定所述第一潛在特征為所述長期用戶特征。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，
所述基于第二操作時間窗內的所述操作行為數據，生成長期用戶特征，還包括：
若所述第一潛在長期特征的反向特征為所述正式用戶特征集合中的第一類正式用戶特征，則將所述第一潛在長期特征從所述潛在長期特征集合中刪除；所述第一類正式用戶特征為評分值的排序在預定范圍內的正式用戶特征；其中，所述評分值所述評分值，用于控制與所述正式用戶特征對應的信息的推薦概率。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，
所述基于第二操作時間窗內的所述操作行為數據，生成長期用戶特征，還包括：
若所述第一潛在長期特征為所述正式用戶特征集合中的第二類正式用戶特征，則調整所述第一潛在長期特征的反向特征的評分值；所述第二類正式用戶特征為所述評分值在所述預定范圍之外的特征。
6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，
所述基于第二操作時間窗內的所述操作行為數據，生成長期用戶特征，還包括：
統計所述短期用戶特征在所述第二操作時間窗內的出現頻次；
當所述出現頻次大于預定閾值時，將所述短期用戶特征轉化為所述長期用戶特征。
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，
所述基于所述第一操作時間窗內的所述操作行為數據生成短期用戶特征，并基于第二操作時間窗內的所述操作行為數據，生成長期用戶特征，包括：
解析所述第一操作時間窗內的負向操作行為數據，生成短期負向特征；解析所述第二操作時間窗內的負向操作行為數據，生成長期負向特征；
其中，所述負向操作行為數據表征的負向操作行為是減少信息顯示的操作。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，
所述負向操作包括：刪除操作和/或第一類關閉操作；所述第一類關閉操作包括信息鏈接的關閉操作，和/或，詳細頁面顯示時間小于第一預定時長的關閉操作；所述信息鏈接是：進入所述信息鏈接對應的詳細信息顯示的詳細頁面的鏈接。
9.一種用戶特征提取裝置，其特征在于，包括：
獲取單元，用于獲取用戶操作行為數據；
解析單元，用于解析所述操作行為數據，生成用戶特征；
確定單元，用于根據所述用戶操作行為數據所在的操作時間窗，確定所述用戶特征的生效時間窗；
其中，所述用戶特征用于控制所述生效時間窗內的第一類信息的推薦概率。
10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，
所述解析單元，用于基于所述第一操作時間窗內的所述操作行為數據生成短期用戶特征，并基于第二操作時間窗內的所述操作行為數據，生成長期用戶特征；其中，第二操作時間窗的時長大于所述第一操作時間窗的時長；
所述確定單元，具體用于根據所述操作時間窗的時長，生成所述短期用戶特征的第一生效時間窗和所述長期用戶特征的第二生效時間窗；其中，所述第二生效時間窗的時長大于所述第一生效時間窗的時長。
11.根據權利要求2所述的裝置，其特征在于，
所述解析單元，具體用于解析所述操作行為數據，獲取潛在長期特征集合中潛在長期特征的出現頻次；確定潛在長期特征集合中包括的第一潛在長期特征對應的反向特征，是否是正式用戶特征集合中的正式用戶特征；若所述第一潛在長期特征的反向特征不是所述正式用戶特征，則根據所述出現頻次，確定所述第一潛在特征為所述長期用戶特征。
12.根據權利要求11所述的裝置，其特征在于，
所述解析單元，還具體用于若所述第一潛在長期特征的反向特征為所述正式用戶特征集合中的第一類正式用戶特征，則將所述第一潛在長期特征從所述潛在長期特征集合中刪除；所述第一類正式用戶特征為評分值的排序在預定范圍內的正式用戶特征；其中，所述評分值所述評分值，用于控制與所述正式用戶特征對應的信息的推薦概率。
13.根據權利要求12所述的裝置，其特征在于，
所述解析單元，還具體用于若所述第一潛在長期特征為所述正式用戶特征集合中的第二類正式用戶特征，則調整所述第一潛在長期特征的反向特征的評分值；所述第二類正式用戶特征為所述評分值在所述預定范圍之外的特征。
14.根據權利要求10所述的裝置，其特征在于，
所述解析單元，具體用于統計所述短期用戶特征在所述第二操作時間窗內的出現頻次；當所述出現頻次大于預定閾值時，將所述短期用戶特征轉化為所述長期用戶特征。
15.根據權利要求14所述的裝置，其特征在于，
所述解析單元，還用于解析所述第一操作時間窗內的負向操作行為數據，生成短期負向特征；解析所述第二操作時間窗內的負向操作行為數據，生成長期負向特征；其中，所述負向操作行為數據表征的負向操作行為是減少信息顯示的操作。
16.根據權利要求15所述的裝置，其特征在于，
所述負向操作行為包括：刪除操作和/或第一類關閉操作；所述第一類關閉操作包括信息鏈接的關閉操作，和/或，詳細頁面顯示時間小于第一預定時長的關閉操作；所述信息鏈接是：進入所述信息鏈接對應的詳細信息顯示的詳細頁面的鏈接。