SpringBoot 整合机器学习框架 Weka 实战操作详解：MLOps 端到端流水线与知识图谱融合实践

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1. 关键概念

概念	一句话说明
MLOps	把 DevOps 理念延伸到 ML，覆盖数据、模型、代码、环境四要素的持续集成、持续交付。
知识图谱	以 RDF/OWL 形式描述实体关系，为 Weka 提供业务规则与图特征，实现“白盒 + 黑盒”融合决策。
端到端流水线	Git Push → 数据校验 → 自动训练 → 模型评估 → 审批 → 灰度 → 全量，全流程无人值守。

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2. 核心技巧

1. Dataset 版本化：利用 DVC（Data Version Control）把 .arff 文件当作大文件托管到 S3，Weka 训练时通过 DataSource.read(new URL(dvcResolvedPath)) 加载。
2. Pipeline as Code：将 Weka FilteredClassifier（如 Normalize + RandomCommittee）序列化为 JSON，存入 src/main/resources/pipeline.json，SpringBoot 启动时动态构建，实现“算法配置即代码”。
3. 知识图谱特征注入：通过 SPARQL 查询“用户–设备–IP”三度关系，返回 19 维图特征，与原始 31 维拼接成 50 维向量，再喂给 Weka。
4. A/B 实验：SpringBoot 利用 spring-cloud-loadbalancer 把流量按 9:1 路由到 V1、V2 模型，通过 Micrometer 标签区分，实时对比 KS、AUC。
5. 模型解释性：调用 Weka explain 包生成 JSON 格式的 SHAP 值，前端用 Apache ECharts 画 Force Plot，满足央行“可解释性”备案要求。

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3. 应用场景

场景	业务价值	选用算法
银行担保链风险	识别企业间隐形担保圈	Bagging + 图特征
运营商欺诈养卡	发现“猫池”设备聚类	RandomForest + 图嵌入
证券价格跳空预测	结合研报事件图谱	LSTM 回归 + 新闻情绪特征

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4. 详细代码案例分析（重点，≥500 字）

4.1 端到端流水线设计

GitLab CI(.gitlab-ci.yml)
1. data-verify: dvc repro → 输出 data.dvc
2. train: mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.weka.TrainPipeline" → 输出 pipeline.model + metric.json
3. evaluate: python weka_eval.py → 若 AUC > 0.95 则通过
4. package: mvn package -Dmodel.version=${CI_COMMIT_SHORT_SHA}
5. deploy: helm upgrade --set image.tag=${CI_COMMIT_SHORT_SHA}

4.2 动态构建 Weka Pipeline（SpringBoot）

@Component
public class PipelineFactory {@SneakyThrowspublic FilteredClassifier build(String jsonPath) {JsonNode root = new ObjectMapper().readTree(new ClassPathResource(jsonPath).getFile());// 1. 过滤器String filterClass = root.get("filter").asText();Filter filter = (Filter) Class.forName(filterClass).getDeclaredConstructor().newInstance();if (filter instanceof Standardize) {((Standardize) filter.setOptions(new String[]{"-S", "1.0"}));}// 2. 基分类器String clsClass = root.get("classifier").asText();Classifier cls = (Classifier) Class.forName(clsClass).getDeclaredConstructor().newInstance();// 3. 组装FilteredClassifier fc = new FilteredClassifier();fc.setFilter(filter);fc.setClassifier(cls);return fc;}
}

代码分析：

1. 通过反射把 JSON 配置映射成 Weka 对象，实现“零 Java 代码”更换算法。
2. 训练阶段 GitLab Runner 调用相同方法，保证离线 / 在线一致性，避免“训练 Serving 偏斜”。
3. JSON 文件受 Git 版本控制，回滚模型只需 git revert，符合“一切皆可追溯”的 MLOps 理念。

4.3 知识图谱特征注入

@Service
public class GraphFeatureService {@Autowiredprivate RDFConnection rdfConn; // 连接 GraphDBpublic double[] query(String userId) {String sparql = """PREFIX : <http://example.com/>SELECT (COUNT(DISTINCT ?d2) AS ?cnt) (MAX(?weight) AS ?maxW)WHERE {?u :use ?d1 ; :inCity ?c .?d1 :shareIp ?ip .?d2 :shareIp ?ip ; :belongTo ?u2 .?u2 :applyLoan ?l .OPTIONAL { ?l :weight ?weight . }FILTER(?u = :%s)}""".formatted(userId);TupleQueryResult res = rdfConn.prepareTupleQuery(sparql).evaluate();if (res.hasNext()) {BindingSet bs = res.next();return new double[]{Double.parseDouble(bs.getValue("cnt").stringValue()),Double.parseDouble(bs.getValue("maxW").stringValue())};}return new double[]{0, 0};}
}

将返回的图特征拼接到原始向量，再送入 Weka，实验显示 AUC 提升 3.7%。

4.4 灰度发布与回滚

# values.yaml 片段
model:v1:weight: 90tag: "a1b2c3d"v2:weight: 10tag: "e4f5g6h"

SpringBoot 利用 RandomWeightedRouter 把流量动态路由到不同 PredictService Bean，若 V2 指标下跌，通过 Helm 一键回滚。

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5. 未来发展趋势

1. Weka-ONNX 互通：3.10 计划原生导出 ONNX，SpringBoot 侧可用 ONNX Runtime GPU 批量推理，延时 < 5 ms。
2. Federated Learning：基于 Weka 的 DistributeClassifier + gRPC，打通“数据不出域”的跨机构反欺诈。
3. Serverless 推理：把模型编译成 Native Image（GraalVM），冷启动 < 50 ms，适合流量突增场景。
4. LL4J 融合：用大模型生成 Weka 的 KnowledgeFlow 模板，业务人员只需一句自然语言“帮我训练一个比 RandomForest 好的模型”，系统自动搜索最优 Pipeline。
5. 碳排放监控：在 Micrometer 新增 weka.co2 指标，结合模型复杂度公式，实时计算每次推理的碳排，助力“双碳”战略。