[发明专利]一种有利于视力保护的用户行为风险预测系统及方法

权利要求书

1.一种有利于视力保护的用户行为风险预测系统，其特征在于，所述系统至少包括：

第一数据处理模块(102)，其用于周期性地对历史样本数据分别按照影响第一行为的至少一个风险因素进行处理，获得不同周期下所对应的不可容忍线和可忽略线，以此能够确定与各个因素相对应的亮度调节容忍度和/或感知容忍度；

第二数据处理模块(104)，其用于基于通过对亮度调节容忍度和/或感知容忍度进行综合分析所搭建的且关于用户第一行为的风险预测模型，于第一时刻对第一行为进行风险评估控制。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，第一数据处理模块(102)还被配置为：

从风险因素中选取一个或几个待处理风险因子作为当前待处理风险因子，设定与待处理风险因子相关联的至少一个待处理风险特征以及与当前待处理风险因子相关联的至少一个当前待处理风险特征，基于当前待处理风险特征对用户的历史样本数据进行统计并获得不同周期下所对应的不可容忍线和可忽略线。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，第一数据处理模块(102)还被配置为：

统计在当前设定周期内不同时段内当前风险特征分别出现的次数s₁以及在设定周期内不同时段内待处理风险特征分别出现的次数s₂；

统计在当前设定周期内不同时段内第一正向行为出现的次数s₃以及第一反向行为出现的次数s₄，对不同设定周期内同一时段判断s₄是否大于1，即当前设定周期内是否出现第一反向行为。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，第一数据处理模块(102)还被配置为：

根据统计得到的出现第一反向行为的设定周期内的同一时段下的至少一个s₁值，按照一一对应的关系建立值与设定周期之间的动态关联模型，以此确定当前待处理风险因子对应的变动范围以及变动范围的最小值A的不可容忍线和最小值B的可忽略线。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，第二数据处理模块(104)预先设定与第一时刻相邻的且彼此相连续的两个设定周期并计算两个设定周期上各自对应的第二差值之间的变化率，将所得到的变化率预先设定为与不同的风险因子相对应的且用于预测第一时刻下用户的第一行为的预测权重，按照所选取的与一个或多个风险因子相对应的预测权重之和为1的方式构建风险预测模型。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，第二数据处理模块(104)根据统计得到的出现第一反向行为的设定周期内的同一时段下的至少一个s₁值，分别获得该值与为最大值A的不可容忍线之间的第二差值。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，风险因素至少包括心理风险因子、行为习惯风险因子、环境风险因子、生理感官风险因子、时间风险因子中的一个或多个，确定主要的风险因子为心理风险因子n1、行为习惯风险因子n2、环境风险因子n3、生理感官风险因子n4。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，第二数据处理模块(104)根据第一时刻采集到的第一行为判断n1、n2、n3和n4是否变化，并根据变化后的n1、n2、n3和n4生成当前权重之和N，将其与为1的预测权重之和进行判断，在当前权重之和N大于预测权重之和1时，生成风险评估控制结果为无拒绝风险。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，第二数据处理模块(104)根据第一时刻采集到的第一行为判断n1、n2、n3和n4是否变化，并根据变化后的n1、n2、n3和n4生成当前权重之和N，将其与为1的预测权重之和进行判断，在当前权重之和N不大于预测权重之和1时，生成风险评估控制结果为有拒绝风险。

10.一种有利于视力保护的用户行为风险预测方法，其特征在于，所述方法至少包括：

周期性地对历史样本数据分别按照影响第一行为的至少一个风险因素进行处理，获得不同周期下所对应的不可容忍线和可忽略线，以此能够确定与各个因素相对应的亮度调节容忍度和/或感知容忍度；

基于通过对亮度调节容忍度和/或感知容忍度进行综合分析所搭建的且关于用户第一行为的风险预测模型，于第一时刻对第一行为进行风险评估控制。