1.一种数据预存取方法，其特征在于，所述方法包括：获取待预测数据页，提取所述待预测数据页的数据特征；将所述待预测数据页的数据特征输入预先训练的预测模型中，得到数据相关值和目标数据页；确认所述数据相关值大于预设阈值，则将所述目标数据页进行预存取；其中，所述预先训练的预测模型是根据历史调用数据页样本训练得到的；其中，待预测数据页的数据特征提取过程为：对需要预测的数据页进行准备，即获取待预测的数据页的数据页访问序列，在获取到访问序列后，将待预测的数据页访问序列中的数据页编号转换为数据页访问三元组序列，将数据页访问三元组序列作为待预测数据页的数据特征。
2.根据权利要求1所述的数据预存取方法，其特征在于，所述预测模型的训练过程包括：获取初始预测模型和所述历史调用数据页样本，提取所述历史调用数据页样本的访问序列；将所述访问序列转换为数据页输入向量；判定所述数据页输入向量的相关性结果；将所述数据页输入向量和所述相关性结果输入所述初始预测模型进行训练，以得到所述预测模型。
3.根据权利要求2所述的数据预存取方法，其特征在于，将所述访问序列转换为数据页输入向量，具体包括以下步骤：将所述访问序列转换为数据页访问三元组序列；确认所述初始预测模型的输入窗口的个数为N；将所述数据页访问三元组序列按照N个一组，划分为多组所述输入向量；其中，N为正整数。
4.根据权利要求2所述的数据预存取方法，其特征在于，判定所述数据页输入向量的相关性结果，具体为：判定各所述输入向量中N个所述数据页三元组序列的相关性，以得到所述输入向量的相关性结果。
5.根据权利要求1所述的数据预存取方法，其特征在于，若所述数据相关值小于或等于所述预设阈值，则判定所述待预测数据页不符合预存取条件。
6.根据权利要求2所述的数据预存取方法，其特征在于，所述初始预测模型为以下之一：SVM模型、CNN模型、RNN模型或LSTM模型。
7.一种数据预存取装置，其特征在于，所述装置包括：提取模块，用于获取待预测数据页，提取所述待预测数据页的数据特征；预测模块，用于将所述待预测数据页的数据特征输入预先训练的预测模型中，得到数据相关值和目标数据页；判断模块，用于确认所述数据相关值大于预设阈值，则将所述目标数据页进行预存取；其中，所述预先训练的预测模型是根据历史调用数据页样本训练得到的；其中，待预测数据页的数据特征提取过程为：对需要预测的数据页进行准备，即获取待预测的数据页的数据页访问序列，在获取到访问序列后，将待预测的数据页访问序列中的数据页编号转换为数据页访问三元组序列，将数据页访问三元组序列作为待预测数据页的数据特征。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述一种数据预存取方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述一种数据预存取方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述一种数据预存取方法。
