1.一种基于眼动数据的流程图笔划成组的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：当用户绘制流程草图时从眼动仪获取眼动数据；
S2：根据对眼动数据的分析得到注视点集；所述注视点集为注视点的集合；
S3：根据注视点集计算屏幕上各点的热值；
S4：对屏幕上各点的热值用阈值进行过滤得到热点集；所述热点集为坐标点的集合；
S5：对热点集进行聚类分析得到热区集；所述热区集为热区的集合；所述热区包括热区中心和热区中心所对应的热点集；
S7：以热区中心为中心点向外逐步扩展查询中心点扩展区域内构成封闭区域的笔划，将构成封闭区域的笔划设为热区所对应的笔划组。
2.如权利要求1所述的基于眼动数据的流程图笔划成组的方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：
S31：为每个注视点在屏幕上构建注视区；
S32：计算注视区内各点的热值，注视区内各点的热值反比于该点与注视点的距离；
S33：将每个注视点所对应的注视区中各点的热值累加到屏幕上相应的坐标点上。
3.如权利要求2所述的基于眼动数据的流程图笔划成组的方法，其特征在于，所述步骤S31中所述注视区是以注视点为中心，边长为L的正方形区域。
4.如权利要求2所述的基于眼动数据的流程图笔划成组的方法，其特征在于，所述注视点包含该注视点的绝对注视时长T；所述步骤S31中的注视区是以注视点为中心，半径为R的圆形区域；所述步骤S32中注视区内各点的热值正比于该注视点的绝对注视时长T。
5.如权利要求1所述的基于眼动数据的流程图笔划成组的方法，其特征在于，所述步骤S5之后，步骤S7之前还包括步骤S6，对热区集进行过滤，剔除合并覆盖面积小的热区；所述步骤S5中的聚类分析采用DBSCAN算法。
6.一种基于眼动数据的流程图笔划成组的装置，其特征在于，包括以下模块：
M1，用于：当用户绘制流程草图时从眼动仪获取眼动数据；
M2，用于：根据对眼动数据的分析得到注视点集；所述注视点集为注视点的集合；
M3，用于：根据注视点集计算屏幕上各点的热值；
M4，用于：对屏幕上各点的热值用阈值进行过滤得到热点集；所述热点集为坐标点的集合；
M5，用于：对热点集进行聚类分析得到热区集；所述热区集为热区的集合；所述热区包括热区中心和热区中心所对应的热点集；
M7，用于：以热区中心为中心点向外逐步扩展查询中心点扩展区域内构成封闭区域的笔划，将构成封闭区域的笔划设为热区所对应的笔划组。
7.如权利要求6所述的基于眼动数据的流程图笔划成组的装置，其特征在于，所述模块M3包括以下模块：
M31，用于：为每个注视点在屏幕上构建注视区；
M32，用于：计算注视区内各点的热值，注视区内各点的热值反比于该点与注视点的距离；
M33，用于：将每个注视点所对应的注视区中各点的热值累加到屏幕上相应的坐标点上。
8.如权利要求7所述的基于眼动数据的流程图笔划成组的装置，其特征在于，所述模块M31中所述注视区是以注视点为中心，边长为L的正方形区域。
9.如权利要求7所述的基于眼动数据的流程图笔划成组的装置，其特征在于，所述注视点包含该注视点的绝对注视时长T；所述模块M31中的注视区是以注视点为中心，半径为R的圆形区域；所述模块M32中注视区内各点的热值正比于该注视点的绝对注视时长T。
10.如权利要求6所述的基于眼动数据的流程图笔划成组的装置，其特征在于，还包括模块M6，用于：对热区集进行过滤，剔除合并覆盖面积小的热区；所述模块M5中的聚类分析采用DBSCAN算法。