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 - 教程

---

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，达成“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。

---

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 3