SpringBoot 整合 Weka 的依赖配置

在 pom.xml 中添加 Weka 的 Maven 依赖：

<dependency>
    <groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
    <artifactId>weka-stable</artifactId>
    <version>3.8.6</version>
</dependency>

数据预处理模块实现

创建 DataPreprocessingService 类处理 ARFF 格式数据：

public Instances loadDataset(String arffPath) throws Exception {
    DataSource source = new DataSource(arffPath);
    Instances data = source.getDataSet();
    if (data.classIndex() == -1) {
        data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
    }
    return data;
}

模型训练与持久化

实现随机森林训练并保存模型：

public void trainAndSaveModel(Instances data, String modelPath) throws Exception {
    RandomForest rf = new RandomForest();
    rf.buildClassifier(data);
    SerializationHelper.write(modelPath, rf);
}

REST API 暴露预测接口

创建预测控制器：

@PostMapping("/predict")
public String predict(@RequestBody PredictionRequest request) throws Exception {
    Classifier model = (Classifier) SerializationHelper.read(request.getModelPath());
    Instance newInstance = createInstanceFromRequest(request);
    return model.classifyInstance(newInstance);
}

MLOps 流水线集成

在 Jenkins 中配置自动化训练流水线：

pipeline {
    stages {
        stage('Train Model') {
            steps {
                sh 'mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.example.TrainingRunner"'
            }
        }
        stage('Deploy Model') {
            steps {
                sshPublisher(publishers: [
                    sshPublisherDesc(configName: 'prod-server', transfers: [
                        sshTransfer(sourceFiles: 'target/model.model', remoteDirectory: '/opt/models')
                    ])
                ])
            }
        }
    }
}

知识图谱融合方案

使用 Neo4j 存储模型特征关联：

@Repository
public interface FeatureRepository extends Neo4jRepository<FeatureNode, Long> {
    @Query("MATCH (f:Feature)-[:AFFECTS]->(p:Prediction) RETURN f")
    List<FeatureNode> findCriticalFeatures();
}

性能监控与反馈循环

集成 Prometheus 监控指标：

@Bean
MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> configureMetrics() {
    return registry -> {
        Summary.builder("model.latency")
               .register(registry);
    };
}

模型版本控制策略

采用 Git-LFS 管理模型文件版本：

git lfs track "*.model"
git add .gitattributes
git add model_v1.model

以上方案实现了从数据准备到模型服务的完整闭环，通过知识图谱增强特征可解释性，结合自动化流水线确保模型持续交付。实际部署时需注意 Weka 的内存管理，建议通过 -Xmx 参数分配足够堆空间。