一、Alink介绍
（一）整体介绍
什么是Alink？
Alink是基于Flink的机器学习算法平台
1） 由阿里巴巴计算平台事业部PAI团队研发；
2） 同时支持批式/流式算法，提供丰富的算法库；
3） 帮助数据分析和应用开发人员能够从数据处理、特征工程、模型训练、预测，端到端地完成整个流程。
相关名称的公共部分
Alibaba，Algorithm，AI，Flink，Blink
（二）和SparkML对比
SparkML是目前市面上使用较为广泛的机器学习的库，下面从性能和功能两个方面对Alink与SparkML进行比较。
1、性能对比
Alink与SparkML性能对比图
上图为开源Alink与SparkML算法运行时间对比，纵坐标为各类算法，横坐标为运行同一算法时，SparkML相较开源Alink所花费的时间倍数。由上图可看出，在大多数情况下，开源Alink比SparkML效率更高。
2.功能对比
Alink与SparkML功能对比图
由上图可知，Alink拥有SparkML支持的大多数功能。在此基础上，Alink还支持流式算法、批流混跑、在线学习与中文分词等SparkML不具备的功能，Alink功能种类更丰富与齐全。
（三）算法调用方式
1.Link
Link是批式/流式算法通用的串联方式。
下方为三个Alink搭建的实验：批示实验，流式实验，批流混合实验。
批式实验（Batch Experiment）
流式实验（Stream Experiment）
流批混合实验（Batch-Stream Mixed Experiment）
2. Python 脚本调用Alink算法
除了用Web的方式，还可以用写脚本的方式调用Alink，用脚本完成机器学习的训练与预测，Demo如下：
二、Alink 推荐 Demo
（一）基于 Alink 推荐算法
线上服务流程图
在线上服务的时候，首先需要召回有用数据，例如真实用户关心的商品，或者相近的商品数据，然后针对商品做特征拼接，接着进行特征编码，最后通过排序算法得出结果，将排序比较靠前的推荐给用户。
针对线上服务流程，Alink能提供什么帮助？如下图所示：
针对线上服务，在离线模型中，Alink对召回、特征拼接、特征编码、排序等流程对应提供了多种算法。在线模型中，Alink支持在线学习，实时训练模型，不断将模型部署到线上，实现模型更高更快时效性。
（二）影片推荐Demo
接下来，以影片推荐Demo为例介绍一下算法的使用。
1.数据集介绍
我们在Moivelens网站上采集了不同时间段的电影观众的评分，做出了以下数据集：
如上图所示，这个数据集包括了User的ID，Movie的ID，还有观众的打分。下面针对这个数据集，我们来看Alink算法是如何实现对电影的推荐。
2.ALS训练模型（ALS model training）
ALS训练模型脚本Demo
上图为ALS训练模型的脚本Demo。得到一个数据集后，它会Link ALS的训练算法，在算法里面设置User、Item还有Rating列名，然后设置一些参数，包括Lambda，Rank，NumIter。
下面第二个Link是将它写到对应的目录中，这个目录可以是本地的环境目录，也可以是网络文件的目录，Alink都是支持的。然后加上执行代码后，脚本就可以直接执行。
训练完数据集Train_set对应的模型后，最后写到对应的目录中，以上就是ALS训练模型的一个简单脚本。
3. 使用ALS模型求TOPK的电影（topK movie with ALS model）
下面解析ALS模型如何实现对电影进行求TOPK。
使用ALS模型求TOPK的电影
通过上图脚本可以看到，首先通过创建一个Pipeline Model，然后ALS模型通过Source组件将它读取，设置到Pipeline对象中。接着设置User的列，设置Top的数量（如Top10），然后设置推荐的列名，最后通过Transform就可以得到推荐电影数据，推荐数据如下：
例如对43号电影，这边推荐了与它最相近的10部电影与相应的打分。
4. 使用ALS模型对电影打分（Rating movie with ALS model）
ALS实现电影打分Demo
如何得到每位观影的User对所看电影的打分数据。通过上图可以看到，这里使用的方法与之前类似，首先建一个Pipeline Model，然后设置打分组件，接着设置User、Item、Recomm的列，最后设置ALS模型，完成模型录入。
第二个组件KeyToValue，它将电影的ID对应到电影的名字。
通过上述两个组件，可以得到用户和用户对电影打分的结果。例如下图，是用户1对各个电影的打分情况Rating以及系统推荐的分数Recomm。
打分之后希望看到打分效果，于是接了评估组件EvalRegressionBatchOp，如下图所示：
EvalRegressionBatchOp组件相当于将打分结果跟真实结果做一个回归对比，下方是它的一个MSE和RNSE的结果，可以看到用ALS对数据进行打分的话，效果十分不错。
5.基于物品的协同过滤——模型训练
接下来介绍基于物品的协同过滤算法训练模型，调用方式与ALS类似，Demo如下：
首先在脚本中设置对应的模型与参数，然后linkFrom对应的打分数据，接着将它放到Pipeline Model，最终执行就完成了。这样数据对应的模型渲染出来，并将它存到对应的pipeline_model.ak中。
6. 基于物品的协同过滤——推荐预测
如果有这个模型，如何用它来做推荐预测？
如上图左边所示，首先用Pipeline_lodel可以Load函数，然后给出对应的文件路径。这样的话就将模型Load到内存中，然后Transform就可以将对应的数据集进行推理预测。右边为输出结果。
7.基于物品的协同过滤——Java/Python LocalPredictor预测
训练模型最终要部署到线上，这边提供了LocalPredictor机制，它支持Java与Python接口。在Java或Python环境下，直接通过LocalPredictor就加载模型，然后模型可以通过Map函数完成推理的操作。有了Python和Java这两个接口，我们可以在相应的环境下部署想要的一些服务。
（三）Click-Through Rate Prediction DEMO
在网络广告中，点击率（CTR）是衡量广告效果的一个非常重要的指标。因此，点击预测系统在赞助搜索和实时竞价中具有重要的应用价值。该Demo 使用 FTRL方法实时训练分类模型，并使用模型进行实时预测评估，展现了在线学习的能力。
上图为一个经典的数据集，有一些是字符串，有些特征是对应的数值性。
如何针对这个数据集去做在线学习呢？
在线学习流程图
该流程存在四个问题：
1）如何进行特征建模？
2）如何训练初始模型？
3）如何进行在线训练和预测？
4）如何对结果进行评估？
1.如何进行特征建模？
上图为脚本Demo，首先对原始数据做标准化操作，然后对这数据链做了一标准化操作，之后通过FeatureHash将它映射到数组中，生成一个Pipeline，Fit将整个数据相进行特征工程训练，训练出模型。
2.如何训练初始模型？
FTRL本质上是Online的逻辑回归，初始模型调了逻辑回归组件，通过设置参数，以LinkFrom方式对数据训练，最终完成初始模型的训练。
3.如何进行在线训练和预测？
在线训练和预测主要分为三步，第一是准备流数据，第二是FTRL算法实时更新模型，第三是对实时数据进行预测，对应Demo如下：
准备流数据
FTRL算法实时更新模型
对实时数据进行预测
4.如何对结果进行评估？
如上图所示，得到模型之后，希望对模型进行评估。
通过 EvalBinaryClassStreamOp组件，就可以完成对模型的评估操作。上图下方为得到的评估指标，可以根据相应的信息去考虑这个模型是否要部署到线上。
（四）Web Demo
上方为脚本的方式，这边用Web的方式也可以实现这样的操作，操作流程图如下：
Alink支持大屏显示，实时结果写一个数据库中，大屏会实时读取数据库的数据进行展示，如下图所示：
图上方为评估结果，下方为AUC曲线和准确率曲线。
我们也可以直接对模型进行评估，而不是预测，如下图所示：
当FTRL训练完模型，会有一个实时的评估组件，组件对模型进行评估。这里要注意的是，两个特征工程调用的是同一个特征模型。
FTRL模型过滤参数配置
（分享人：赵伟波）
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