环境准备与依赖配置

确保开发环境已安装 JDK 8+、Maven 及 Spring Boot 2.7.x。在 pom.xml 中添加以下核心依赖：

<dependency>
    <groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
    <artifactId>weka-stable</artifactId>
    <version>3.8.6</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

数据预处理模块实现

创建 DataService 类处理 ARFF 格式数据加载与特征工程。示例代码演示如何加载本地数据集：

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

模型训练服务封装

构建 ModelTrainingService 封装 J48 决策树算法训练流程：

public Classifier trainModel(Instances data) throws Exception {
    J48 classifier = new J48();
    classifier.buildClassifier(data);
    return classifier;
}

RESTful 预测接口设计

通过 PredictionController 暴露预测端点，接收 JSON 格式输入特征：

@PostMapping("/predict")
public String predict(@RequestBody PredictionRequest request) throws Exception {
    Instances dataset = dataService.createInstanceFromRequest(request);
    double result = classifier.classifyInstance(dataset.firstInstance());
    return dataset.classAttribute().value((int) result);
}

模型持久化方案

采用 Weka 的序列化机制保存训练好的模型到文件系统：

public void saveModel(Classifier model, String savePath) throws Exception {
    SerializationHelper.write(savePath, model);
}

public Classifier loadModel(String modelPath) throws Exception {
    return (Classifier) SerializationHelper.read(modelPath);
}

性能优化技巧

启用批处理预测减少单次请求开销，利用 Spring Boot 的 @Async 实现异步预测：

@Async
public CompletableFuture<List<String>> batchPredict(List<PredictionRequest> requests) {
    return CompletableFuture.completedFuture(
        requests.stream().map(this::predictSync).collect(Collectors.toList())
    );
}

异常处理机制

自定义 WekaExceptionHandler 全局捕获 Weka 相关异常：

@ControllerAdvice
public class WekaExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(WekaException.class)
    public ResponseEntity<String> handleWekaException(WekaException ex) {
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.BAD_REQUEST)
               .body(ex.getMessage());
    }
}

微服务扩展设计

采用策略模式支持多算法动态切换，通过 ClassifierStrategy 接口实现不同算法的热插拔：

public interface ClassifierStrategy {
    Classifier train(Instances data) throws Exception;
    String getAlgorithmName();
}

监控与健康检查

集成 Spring Boot Actuator 暴露模型服务健康状态：

management.endpoints.web.exposure.include=health,info
management.endpoint.health.show-details=always

容器化部署配置

创建 Dockerfile 构建包含模型文件的生产镜像：

FROM openjdk:17-jdk-slim
COPY target/weka-service.jar /app.jar
COPY src/main/resources/models /models
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]