パーソナライズド PageRank
この演習では、PageRank とパーソナライズド PageRank のアルゴリズムの違いを確認します。
スコアの分布を、解約者と非解約者で別々の箱ひげ図として表示する関数 boxplots を使えます。
この関数には 2 つの引数があります。
damping: ダンピングファクターの値を指定します。デフォルトは 0.85 です。personalized: パーソナライズド PageRank を使用するかどうかを示すブール型パラメータです。TRUE の場合、リスタートベクトルはネットワーク内の解約者に 1、非解約者に 0 を設定します。デフォルトは FALSE（パーソナライズなし）です。
この演習はコースの一部です
R で学ぶネットワークデータの予測分析
演習の手順
boxplots関数を使って、ダンピングファクター 0.85 の標準的な PageRank スコアの分布を確認します。boxplots関数を使って、ダンピングファクター 0.85 のパーソナライズド PageRank スコアの分布を確認します。boxplots関数を使って、ダンピングファクター 0.2 の標準的な PageRank スコアの分布を確認します。boxplots関数を使って、ダンピングファクター 0.99 のパーソナライズド PageRank スコアの分布を確認します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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(___, ___)