1.基于多路复用技术的云客服服务方法，其特征在于，所述方法包括：接收接入信号，并将所述接入信号进行多路来源信号的复用处理，接入共享信道；

将接入共享信道的所述接入信号进行标识解析，生成标识分类；

对所述接入信号进行信号溯源，调用接入信号的映射账户，并基于所述映射账户进行账户的历史通信数据调用，提取账户特征；

建立云客服的客服特征网络，将所述标识分类和所述账户特征作为匹配特征，执行所述客服特征网络的特征匹配；

当特征匹配结果包含多个同级结果时，则将特征匹配结果反馈至用户端，并接收用户端的反馈信号，其中所述多个同级结果是指基于客户需求和云客服的特征进行匹配获取的多个匹配云客服，多个同级结果在服务质量和适应性上都是相近的；

依据所述反馈信号进行信号分用，并建立留存队列，执行云客服服务；

所述将所述标识分类和所述账户特征作为匹配特征，执行所述客服特征网络的特征匹配，包括：将所述标识分类和所述账户特征输入所述客服特征网络，进行接入信号与云客服的匹配计算，计算如下：；

其中， 为接入信号与第i个云客服的匹配值，m为映射账户与第i个云客服的历史通话次数， ， 为映射账户与第i个云客服的第n次通话评价， 为映射账户与第i个云客服的第n次通话的时间衰减关联，为标准评价值，为标识分类，为第i个云客服的标识分类的技能特征值， 为第i个云客服的预计等待时长， 、 、 为归一化系数；

判断所述映射账户是否与任意云客服未进行过通话；

若存在未通话云客服，则通过下述公式进行匹配计算：；

其中，为自适应差值增益系数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：记录云客服的客服服务数据，其中，所述客服服务数据为服务时长数据，且所述客服服务数据包括日度计时和月度计时；

通过所述客服服务数据中的月度计时进行平均通话量计算，并基于平均通话量计算结果和月度计时进行总量的负荷评价，输出负荷评价值；

对日度计时进行工作累计评价，生成累计评价值；

通过所述负荷评价值和所述累计评价值对所述特征匹配结果进行修正。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对已接入信号进行账户特征提取；

根据账户特征提取结果和对应标识分类进行时长预估，生成第一预估结果；

基于所述账户特征提取结果和服务云客服进行适配评价，生成时长影响因子；

通过所述时长影响因子对所述第一预估结果补偿，获得第二预估结果；

基于所述第二预估结果获得所述预计等待时长。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：建立同级的判别列表；

对所述特征匹配结果进行匹配值顺序排序，并基于所述判别列表执行第二顺位开始的向前同级比对；

当任意向前同级比对结果为非同级结果，则同级判别结束；

根据已判别为同级的顺序结果进行用户端反馈。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若第二顺位的向前同级比对结果未通过，则将第一顺序匹配结果作为成功匹配结果；

根据所述成功匹配结果直接进行信号分用，并建立留存队列，执行云客服服务。

6.基于多路复用技术的云客服服务系统，其特征在于，所述系统包括：复用处理模块，所述复用处理模块用于接收接入信号，并将所述接入信号进行多路来源信号的复用处理，接入共享信道；

标识解析模块，所述标识解析模块用于将接入共享信道的所述接入信号进行标识解析，生成标识分类；

溯源映射模块，所述溯源映射模块用于对所述接入信号进行信号溯源，调用接入信号的映射账户，并基于所述映射账户进行账户的历史通信数据调用，提取账户特征；

客服匹配模块，所述客服匹配模块用于建立云客服的客服特征网络，将所述标识分类和所述账户特征作为匹配特征，执行所述客服特征网络的特征匹配；

多结果反馈模块，所述多结果反馈模块用于当特征匹配结果包含多个同级结果时，则将特征匹配结果反馈至用户端，并接收用户端的反馈信号，其中所述多个同级结果是指基于客户需求和云客服的特征进行匹配获取的多个匹配云客服，多个同级结果在服务质量和适应性上都是相近的；

分用服务模块，所述分用服务模块用于依据所述反馈信号进行信号分用，并建立留存队列，执行云客服服务；

所述客服匹配模块包括：

特征匹配单元，用于将所述标识分类和所述账户特征输入所述客服特征网络，进行接入信号与云客服的匹配计算，计算如下：；

其中， 为接入信号与第i个云客服的匹配值，m为映射账户与第i个云客服的历史通话次数， ， 为映射账户与第i个云客服的第n次通话评价， 为映射账户与第i个云客服的第n次通话的时间衰减关联，为标准评价值，为标识分类，为第i个云客服的标识分类的技能特征值， 为第i个云客服的预计等待时长， 、 、 为归一化系数；

判断所述映射账户是否与任意云客服未进行过通话；

若存在未通话云客服，则通过下述公式进行匹配计算：；

其中，为自适应差值增益系数。