1.一种基于决策树的经纪人匹配方法，其特征在于，包括：

通过页面埋点，获取客户行为数据和多个经纪人行为数据；

获取预设的客户标签与经纪人标签，并基于所述客户标签与所述经纪人标签对所述客户行为数据以及多个所述经纪人行为数据进行数据提取，得到客户标签数据以及多个经纪人标签数据；所述客户标签数据包括客户耐心数据、客户效率数据以及客户靠谱数据，所述经纪人标签数据包括经纪人耐心数据、经纪人效率数据以及经纪人靠谱数据；

基于预设打分规则，对所述客户标签数据以及多个所述经纪人标签数据进行标签打分，得到客户标签初始得分以及多个经纪人标签初始得分，包括：分别统计所述客户耐心数据、客户效率数据、客户靠谱数据、经纪人耐心数据以及经纪人效率数据中时间因素数据时长，得到客户标签数据时长以及经纪人标签数据时长；将所述客户标签数据时长以及所述经纪人标签数据时长映射到预设区间，得到所述客户标签初始得分、经纪人耐心得分以及经纪人效率得分；根据NLP的情感分析技术，对所述经纪人靠谱数据进行观点抽取，得到评价信息，其中，所述评价信息包括：正向评价数据、中性评价数据以及负向评价数据；统计所述观点抽取结果中的各个所述评价信息的比例，并结合预设的打分规则进行打分，得到经纪人靠谱得分；

获取样本行为数据，并对所述样本行为数据进行预处理，得到样本训练数据以及样本验证数据；提取所述样本训练数据中的标签得分，并基于所述标签得分确认样本分割点；采用贪心算法，将所述样本训练数据基于所述样本分割点对决策树进行迭代分割，每次迭代分割均得到一个基础决策树；通过所述验证数据对所述基础决策树进行验证计算，得到误差值；当所述误差值小于预设阈值时，停止所述迭代分割，得到训练好的决策树模型；

通过训练好的决策树模型将所述客户标签数据以及多个所述经纪人标签数据，分别基于所述客户标签初始得分以及多个所述经纪人标签初始得分进行分割，得到客户标签目标得分以及多个经纪人标签目标得分；

按照预设标签匹配规则，将所述经纪人标签目标得分与所述客户标签目标得分进行匹配计算，得到匹配值，并选取最高所述匹配值对应的经纪人，作为目标经纪人。

2.根据权利要求1所述的基于决策树的经纪人匹配方法，其特征在于，所述获取预设的客户标签与经纪人标签，并基于所述客户标签与所述经纪人标签对所述客户行为数据以及多个所述经纪人行为数据进行数据提取，得到客户标签数据以及多个经纪人标签数据，包括：分别对所述客户行为数据和多个所述经纪人行为数据进行数据清洗，得到客户初始行为数据和多个经纪人初始行为数据；

获取与所述客户标签和所述经纪人标签分别对应的关键词，得到客户关键词以及经纪人关键词；

基于K均值聚类算法，分别对所述客户关键词以及所述经纪人关键词进行聚类处理，得到所述客户标签数据以及多个所述经纪人标签数据。

3.根据权利要求2所述的基于决策树的经纪人匹配方法，其特征在于，所述基于K均值聚类算法，分别对所述客户关键词以及所述经纪人关键词进行聚类处理，得到所述客户标签数据以及多个所述经纪人标签数据，包括：分别将所述客户关键词以及所述经纪人关键词作为客户聚类中心以及经纪人聚类中心；

在所述客户行为数据和多个所述经纪人行为数据中，基于所述K均值聚类算法，分别对所述客户聚类中心以及经纪人聚类中心进行聚类处理，得到客户聚类数据以及多个经纪人聚类数据；

获取所述客户聚类数据对应的客户行为数据，得到所述客户标签数据；分别获取多个所述经纪人聚类数据对应的经纪人行为数据，得到多个所述经纪人标签数据。

4.根据权利要求1所述的基于决策树的经纪人匹配方法，其特征在于，所述通过训练好的决策树模型将所述客户标签数据以及多个所述经纪人标签数据，分别基于所述客户标签初始得分以及多个所述经纪人标签初始得分进行分割，得到客户标签目标得分以及多个经纪人标签目标得分，包括：将所述客户标签数据以及多个所述经纪人标签数据输入到所述训练好的决策树模型中；

根据所述客户标签初始得分以及多个所述经纪人标签初始得分，确定分别与所述客户标签数据对应的分割点，以及与多个所述经纪人标签数据对应的分割点；基于所述分割点，对所述客户标签数据进行迭代分割，以及对多个所述经纪人标签数据进行迭代分割，得到所述客户标签目标得分以及多个所述经纪人标签目标得分。

5.一种基于决策树的经纪人匹配装置，其特征在于，用于执行如权利要求1至4任一项所述的基于决策树的经纪人匹配方法，包括：行为数据获取模块，用于通过页面埋点，获取客户行为数据和多个经纪人行为数据；标签数据提取模块，用于获取预设的客户标签与经纪人标签，并基于所述客户标签与所述经纪人标签对所述客户行为数据以及多个所述经纪人行为数据进行数据提取，得到客户标签数据以及多个经纪人标签数据；标签数据打分模块，用于基于预设打分规则，对所述客户标签数据以及多个所述经纪人标签数据进行标签打分，得到客户标签初始得分以及多个经纪人标签初始得分；目标得分获取模块，用于通过训练好的决策树模型将所述客户标签数据以及多个所述经纪人标签数据，分别基于所述客户标签初始得分以及多个所述经纪人标签初始得分进行分割，得到客户标签目标得分以及多个经纪人标签目标得分；目标得分匹配模块，用于按照预设标签匹配规则，将所述经纪人标签目标得分与所述客户标签目标得分进行匹配计算，得到匹配值，并选取最高所述匹配值对应的经纪人，作为目标经纪人。

6.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的基于决策树的经纪人匹配方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的基于决策树的经纪人匹配方法。