1.一种监测认知行为的方法，其特征在于，包括：
获取用户操作机顶盒的行为特征数据；
根据所述行为特征数据，确定所述用户的行为特征的变化值；
根据所述变化值，对所述用户的认知行为进行监测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述行为特征数据，确定所述用户的行为特征的变化值的步骤，包括：
利用最小二乘法，确定所述行为特征数据的一元线性回归模型；
根据所述一元线性回归模型的回归系数与预设阈值的关系，确定所述用户的行为特征的变化值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，不同行为特征数据的一元线性回归模型对应的预设阈值不同。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述行为特征数据包括以下中的至少一项：
开启所述机顶盒的持续时间；
电视频道切换频率；
电视频道数目；
操作所述机顶盒的按键事件频率；
所述按键事件的次数；
相关联的按键事件之间的间隔时间；
相关联的按键事件次数；
所述按键事件的复杂度系数；
所述按键事件对应的功能模块数目。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述电视频道切换频率是根据所述电视频道数目和开启所述机顶盒的持续时间确定的。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述按键事件频率是根据所述按键事件的次数和开启所述机顶盒的持续时间确定的。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述行为特征数据包括：相关联的按键事件之间的间隔时间和相关联的按键事件的次数时，根据所述行为特征数据，确定所述用户的行为特征的变化值的步骤，包括：
利用最小二乘法，确定平均间隔时间的一元线性回归模型；其中，所述间隔时间是根据相关联的按键事件之间的间隔时间和相关联的按键事件次数确定的；
根据所述一元线性回归模型的回归系数与预设阈值的关系，确定所述平均间隔时间的变化值。
8.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，根据所述变化值，对所述用户的认知行为进行监测的步骤，包括：
若所述变化值大于或等于预设门限，则确定所述用户的认知行为发生功能减退。
9.一种监测认知行为的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户操作机顶盒的行为特征数据；
第一处理模块，用于根据所述行为特征数据，确定所述用户的行为特征的变化值；
第二处理模块，用于根据所述变化值，对所述用户的认知行为进行监测。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一处理模块包括：
第一处理子模块，用于利用最小二乘法，确定所述行为特征数据的一元线性回归模型；
第二处理子模块，用于根据所述一元线性回归模型的回归系数与预设阈值的关系，确定所述用户的行为特征的变化值。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，不同行为特征数据的一元线性回归模型对应的预设阈值不同。
12.根据权利要求9至11任一项所述的装置，其特征在于，所述行为特征数据包括以下中的至少一项：
开启所述机顶盒的持续时间；
电视频道切换频率；
电视频道数目；
操作所述机顶盒的按键事件频率；
所述按键事件的次数；
相关联的按键事件之间的间隔时间；
相关联的按键事件次数；
所述按键事件的复杂度系数；
所述按键事件对应的功能模块数目。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述电视频道切换频率是根据所述电视频道数目和开启所述机顶盒的持续时间确定的。
14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述按键事件频率是根据所述按键事件的次数和开启所述机顶盒的持续时间确定的。
15.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，当所述行为特征数据包括：不同按键事件之间的间隔时间和相关联的按键事件次数时，所述第一处理模块还包括：
第一确定子模块，用于利用最小二乘法，确定平均间隔时间的一元线性回归模型；其中，所述间隔时间是根据不同按键事件之间的间隔时间和所述按键事件次数确定的；
第二确定子模块，用于根据所述一元线性回归模型的回归系数与预设阈值的关系，确定所述平均间隔时间的变化值。
16.根据权利要求9至11任一项所述的装置，其特征在于，所述第二处理模块包括：
第三处理子模块，用于若所述变化值大于或等于预设门限，则确定所述用户的认知行为发生功能减退。
17.一种机顶盒，其特征在于，包括：处理器；与所述处理器相连接的存储器，以及与处理器相连接的收发机；其中，所述处理器用于调用并执行所述存储器中所存储的程序和数据，实现如权利要求1至8任一项所述的监测认知行为的方法的步骤。