基于用户行为意图预测的前端资源动态预加载方法和系统

本申请提供了一种基于用户行为意图预测的前端资源动态预加载方法和系统，涉及计算机技术领域，包括在客户端浏览器中实时采集用户的连续行为数据，对采集到的行为数据进行特征提取，生成行为特征向量；基于部署在客户端的意图预测模型，根据所述行为特征向量对页面中各可交互元素的点击意图概率进行实时预测；当预测出的点击意图概率超过预设阈值时，触发资源预加载指令；根据所述资源预加载指令，动态创建浏览器预加载标签，启动目标资源的后台下载，以进行前端资源的动态预加载。本申请提升了资源利用率和页面加载效率，从而在提升用户体验的同时，降低了服务器和网络资源的浪费。