铁路物资采购预测智能缓存方法、装置及电子设备

本发明涉及一种铁路物资采购预测智能缓存方法、装置及电子设备，该方法包括：通过消息队列实时采集业务数据，业务数据包括历史采购记录、库存周转日志、供应商响应时间及市场趋势数据；基于加权评分模型动态计算商品缓存优先级，加权评分模型融合历史采购频次、库存流动性及供应商响应评分；响应于检测到缓存优先级变化或业务数据更新事件，触发缓存异步刷新，并拦截非法查询请求；基于时间序列模型预测未来需求，结合供应商补货速率生成动态库存阈值，当库存余量低于阈值时触发补货预警。本发明提升了用户访问商品详情页的响应速度，解决了传统静态预热策略因数据更新滞后导致的缓存穿透问题，降低了服务器负载，降低库存短缺风险。