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Personalized PageRank

इस अभ्यास में, आप PageRank और Personalized PageRank एल्गोरिदम के बीच अंतर का अध्ययन करेंगे. आप boxplots फंक्शन का उपयोग कर सकते हैं, जो churners और non-churners के स्कोर वितरण को दो अलग-अलग बॉक्सप्लॉट्स में दिखाता है. इस फंक्शन के दो आर्ग्युमेंट हैं:

  • damping, जो damping factor का मान बताता है. डिफॉल्ट मान 0.85 है.
  • personalized, एक Boolean पैरामीटर जो दर्शाता है कि Personalized PageRank एल्गोरिदम इस्तेमाल होना चाहिए या नहीं. जब TRUE होता है, तो नेटवर्क में churners के लिए restart वेक्टर 1 और non-churners के लिए 0 होता है. डिफॉल्ट मान FALSE है, यानी personalized नहीं है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में नेटवर्क्ड डेटा का उपयोग करके Predictive Analytics

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • boxplots फंक्शन अप्लाई करें ताकि 0.85 damping factor के साथ मानक PageRank स्कोर का वितरण दिखे.
  • boxplots फंक्शन अप्लाई करें ताकि 0.85 damping factor के साथ Personalized PageRank स्कोर का वितरण दिखे.
  • boxplots फंक्शन अप्लाई करें ताकि 0.2 damping factor के साथ मानक PageRank स्कोर का वितरण दिखे.
  • boxplots फंक्शन अप्लाई करें ताकि 0.99 damping factor के साथ Personalized PageRank स्कोर का वितरण दिखे.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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