Personalisierter PageRank

In dieser Übung untersuchst du den Unterschied zwischen dem PageRank- und dem personalisierten PageRank-Algorithmus. Du kannst die Funktion boxplots verwenden. Sie zeigt die Score-Verteilungen von Churnern und Nicht-Churnern in zwei separaten Boxplots. Die Funktion hat zwei Argumente:

damping gibt den Wert des Dämpfungsfaktors an. Der Standardwert ist 0,85.
personalized ist ein boolescher Parameter, der angibt, ob der personalisierte PageRank-Algorithmus verwendet werden soll. Wenn TRUE, hat der Restart-Vektor für die Churner im Netzwerk den Wert 1 und für die Nicht-Churner den Wert 0. Der Standardwert ist FALSE, d. h. nicht personalisiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Predictive Analytics mit vernetzten Daten in R

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Anleitung zur Übung

Wende die Funktion boxplots an, um die Verteilung der Standard-PageRank-Scores mit Dämpfungsfaktor 0,85 zu sehen.
Wende die Funktion boxplots an, um die Verteilung der personalisierten PageRank-Scores mit Dämpfungsfaktor 0,85 zu sehen.
Wende die Funktion boxplots an, um die Verteilung der Standard-PageRank-Scores mit Dämpfungsfaktor 0,2 zu sehen.
Wende die Funktion boxplots an, um die Verteilung der personalisierten PageRank-Scores mit Dämpfungsfaktor 0,99 zu sehen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Look at the distribution of standard PageRank scores
boxplots(damping = ___)

# Inspect the distribution of personalized PageRank scores
boxplots(damping = ___, personalized = ___)

# Look at the standard PageRank with damping factor 0.2
boxplots(damping = ___)

# Inspect the personalized PageRank scores with a damping factor 0.99
boxplots(___, ___)

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