1.一種治療方案推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：
獲取用戶的問題信息與個人信息；其中，所述獲取的用戶的問題信息作為第一問題信息，所述獲取的個人信息作為第一個人信息；
將所述第一問題信息及所述第一個人信息與所述知識庫中的各解決案例中的問題信息及個人信息進(jìn)行匹配，獲取匹配成功且符合第一預(yù)設(shè)條件的所述解決案例中的治療方案作為第二治療方案；
將所述第二治療方案推薦給用戶。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：預(yù)先創(chuàng)建所述知識庫；
其中，所述知識庫包括至少一個解決案例，且每個解決案例中包括與該個解決案例對應(yīng)的用戶的問題信息、對應(yīng)的用戶的個人信息、對應(yīng)的治療方案、對應(yīng)的解決效果。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述第一問題信息及所述第一個人信息與所述知識庫中的各解決案例中的問題信息及個人信息進(jìn)行匹配，獲取匹配成功且符合第一預(yù)設(shè)條件的所述解決案例中的治療方案作為第二治療方案的步驟包括：
將所述第一問題信息及所述第一個人信息與所述知識庫中的各解決案例中的問題信息及個人信息進(jìn)行匹配，獲取匹配度大于預(yù)設(shè)閾值的所述解決案例作為第一解決案例；
比較知識庫中所述多個第一解決案例對應(yīng)的解決效果，獲得所述解決效果最好的第一解決案例，其中，將所述解決效果最好作為所述第一預(yù)設(shè)條件；
將符合所述第一預(yù)設(shè)條件的第一解決案例中的治療方案作為第二治療方案。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述第一問題信息及所述第一個人信息與所述知識庫中的各解決案例中的問題信息及個人信息進(jìn)行匹配，獲取匹配成功且符合第一預(yù)設(shè)條件的所述解決案例中的治療方案作為第二治療方案的步驟包括：
將所述知識庫中的解決案例中的問題信息與所述第一問題信息的匹配度作為P1；
將所述知識庫中的解決案例中的個人信息與所述第一個人信息的匹配度作為P2；
將所述知識庫中的解決案例中的解決效果作為P3；
計(jì)算所述知識庫中每個解決案例對應(yīng)的P1×k1+ P2×k2+P3×k3，作為該個解決案例對應(yīng)的推薦優(yōu)選度，其中，將所述推薦優(yōu)選度最大作為所述第二預(yù)設(shè)條件；
將符合所述第二預(yù)設(shè)條件的所述解決案例中的治療方案作為第二治療方案；
其中，k1、k2和k3為預(yù)設(shè)的大于或等于0的加權(quán)參數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，將所述知識庫中的解決案例中的個人信息與所述第一個人信息的匹配度作為P2的步驟包括：
將所述知識庫中的所述解決案例中的個人信息中的用戶年齡與所述第一個人信息中的用戶年齡的差值的絕對值作為P21；
將所述知識庫中的所述解決案例中的個人信息中的用戶所在地與所述第一個人信息中的用戶所在地的距離作為P22；
計(jì)算f（P21×k21+P22×k22），作為所述知識庫中的所述解決案例對應(yīng)的P2；其中，其中，k21和k22為預(yù)設(shè)的大于或等于0的加權(quán)參數(shù)，f為使得p2與（P21×k21+P22×k22）成反比的預(yù)設(shè)函數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：
將所述獲取的用戶的第一問題信息、第一個人信息、推薦的治療方案、實(shí)際解決效果作為一個解決案例添加至所述知識庫中；
將不少于預(yù)設(shè)數(shù)值的所述解決案例加入所述知識庫，形成大數(shù)據(jù)知識庫。
7.一種治療方案推薦系統(tǒng)，其特征在于，包括：
信息獲取模塊，用于獲取用戶的問題信息與個人信息；其中，所述獲取的用戶的問題信息作為第一問題信息，所述獲取的個人信息作為第一個人信息；
治療方案獲取模塊，用于將所述第一問題信息及所述第一個人信息與所述知識庫中的各解決案例中的問題信息及個人信息進(jìn)行匹配，獲取匹配成功且符合第一預(yù)設(shè)條件的所述解決案例中的治療方案作為第二治療方案；
推薦模塊，用于將所述第二治療方案推薦給用戶。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括，創(chuàng)建模塊，用于預(yù)先創(chuàng)建所述知識庫；
其中，所述知識庫包括至少一個解決案例，且每個解決案例中包括與該個解決案例對應(yīng)的用戶的問題信息、對應(yīng)的用戶的個人信息、對應(yīng)的治療方案、對應(yīng)的解決效果。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述治療方案獲取模塊，包括：
信息匹配單元，用于將所述第一問題信息及所述第一個人信息與所述知識庫中的各解決案例中的問題信息及個人信息進(jìn)行匹配，獲取匹配度大于預(yù)設(shè)閾值的所述解決案例作為第一解決案例；
比較單元，用于比較知識庫中所述多個第一解決案例對應(yīng)的解決效果，獲得所述解決效果最好的第一解決案例，其中，將所述解決效果最好作為所述第一預(yù)設(shè)條件；
第一生成單元，用于將符合所述第一預(yù)設(shè)條件的第一解決案例中的治療方案作為第二治療方案。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述治療方案獲取模塊包括：
第一匹配單元，用于將所述知識庫中的解決案例中的問題信息與所述第一問題信息的匹配度作為P1；
第二匹配單元，用于將所述知識庫中的解決案例中的個人信息與所述第一個人信息的匹配度作為P2；
定義單元，用于將所述知識庫中的解決案例中的解決效果作為P3；
第一計(jì)算單元，用于計(jì)算所述知識庫中每個解決案例對應(yīng)的P1×k1+ P2×k2+P3×k3，作為該個解決案例對應(yīng)的推薦優(yōu)選度，其中，將所述推薦優(yōu)選度最大作為所述第二預(yù)設(shè)條件；
第二生成單元，用于將符合所述第二預(yù)設(shè)條件的所述解決案例中的治療方案作為第二治療方案；
其中，k1、k2和k3為預(yù)設(shè)的大于或等于0的加權(quán)參數(shù)。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述第二匹配單元包括：
年齡信息獲取單元，用于將所述知識庫中的所述解決案例中的個人信息中的用戶年齡與所述第一個人信息中的用戶年齡的差值的絕對值作為P21；
距離信息獲取單元，用于將所述知識庫中的所述解決案例中的個人信息中的用戶所在地與所述第一個人信息中的用戶所在地的距離作為P22；
第二計(jì)算單元，用于計(jì)算f（P21×k21+P22×k22），作為所述知識庫中的所述解決案例對應(yīng)的P2；其中，其中，k21和k22為預(yù)設(shè)的大于或等于0的加權(quán)參數(shù)，f為使得p2與（P21×k21+P22×k22）成反比的預(yù)設(shè)函數(shù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括：添加模塊，用于將所述獲取的用戶的第一問題信息、第一個人信息、推薦的治療方案、實(shí)際解決效果作為一個解決案例添加至所述知識庫中；將不少于預(yù)設(shè)數(shù)值的所述解決案例加入所述知識庫，形成大數(shù)據(jù)知識庫。