Zacznij terazZacznij za darmo

Spersonalizowany PageRank

W tym ćwiczeniu przyjrzysz się różnicy między algorytmem PageRank a jego spersonalizowaną wersją. Możesz skorzystać z funkcji boxplots, która pokazuje rozkłady wyników dla odchodzących i pozostających klientów w postaci dwóch osobnych wykresów pudełkowych. Funkcja przyjmuje dwa argumenty:

  • damping – wartość współczynnika tłumienia. Domyślna wartość to 0.85.
  • personalized – parametr logiczny wskazujący, czy należy użyć spersonalizowanego algorytmu PageRank. Gdy ma wartość TRUE, wektor restartu przyjmuje 1 dla odchodzących klientów w sieci i 0 dla pozostałych. Domyślna wartość to FALSE, czyli bez personalizacji.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Predykcyjna analityka sieciowa w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Wywołaj funkcję boxplots, aby zobaczyć rozkład standardowych wyników PageRank przy współczynniku tłumienia 0.85.
  • Wywołaj funkcję boxplots, aby zobaczyć rozkład spersonalizowanych wyników PageRank przy współczynniku tłumienia 0.85.
  • Wywołaj funkcję boxplots, aby zobaczyć rozkład standardowych wyników PageRank przy współczynniku tłumienia 0.2.
  • Wywołaj funkcję boxplots, aby zobaczyć rozkład spersonalizowanych wyników PageRank przy współczynniku tłumienia 0.99.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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(___, ___)
Edytuj i uruchom kod