PageRank personnalisé

Dans cet exercice, vous allez étudier la différence entre les algorithmes PageRank et PageRank personnalisé. Vous pouvez utiliser la fonction boxplots, qui affiche les distributions des scores des clients en attrition et des non‑attriteurs dans deux boîtes à moustaches distinctes. La fonction a deux arguments :

damping, qui indique la valeur du facteur d'amortissement. La valeur par défaut est 0,85.
personalized, un paramètre booléen qui indique si l'algorithme PageRank personnalisé doit être utilisé. Lorsque TRUE, le vecteur de redémarrage vaut 1 pour les clients en attrition dans le réseau et 0 pour les non‑attriteurs. La valeur par défaut est FALSE, c'est‑à‑dire non personnalisé.

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Analytique prédictive avec des données en réseau dans R

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Instructions de l’exercice

Appliquez la fonction boxplots pour voir la distribution des scores PageRank standards avec un facteur d'amortissement de 0,85.
Appliquez la fonction boxplots pour voir la distribution des scores PageRank personnalisés avec un facteur d'amortissement de 0,85.
Appliquez la fonction boxplots pour voir la distribution des scores PageRank standards avec un facteur d'amortissement de 0,2.
Appliquez la fonction boxplots pour voir la distribution des scores PageRank personnalisés avec un facteur d'amortissement de 0,99.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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(___, ___)

Modifier et exécuter le code