guess-js/guess

解决的问题

Guess.js 解决了 Web 开发人员在实现预测性预取时面临的困难。手动分析数据来决定预取哪些页面既耗时，又往往会随着用户趋势的变化而过时。此外，对于没有数据科学或机器学习背景的开发人员来说，从头开始实现预测分析非常复杂。

工作原理

Guess.js 提供了根据用户导航模式自动预取资源的工具。它主要利用 Google Analytics API 来确定用户从当前位置出发，下一个访问页面的概率。

对于 Webpack 用户，专门的插件可以自动完成设置，通过消耗数据来聚类并生成可以被预取的 bundle。对于非 Webpack 用户，它提供了一个通过客户端脚本集成预测性获取的工作流。虽然它可以使用简单的 GA 报告运行，但其设计旨在扩展到更高级的机器学习模型（例如 TensorFlow 中的马尔可夫模型或深度神经网络），以提高预测准确性。

适用对象

希望通过实现数据驱动的预取，在不需要深厚的机器学习或数据分析专业知识的情况下，提高感知页面加载性能和用户体验的 Web 开发人员。

亮点

• 数据驱动的 Bundle 生成: 一个自动完成预测性获取设置的 Webpack 插件。
• GA 集成: 用于从 Google Analytics API 获取结构化导航数据的内置模块。
• 灵活的预取: 支持包括页面级预渲染和 JavaScript chunk 的 bundle 级预取在内的多种策略。
• 支持机器学习: 设计用于与机器学习模型集成，从而为个人用户量身定制体验，而不仅仅是基于通用模式。