PageRank personalizat

În acest exercițiu, vei studia diferența dintre algoritmul PageRank standard și algoritmul PageRank personalizat. Poți folosi funcția boxplots, care afișează distribuțiile scorurilor pentru clienții care abandonează (churners) și cei care nu abandonează (non-churners) prin două diagrame boxplot separate. Funcția are doi argumenți:

damping, care indică valoarea factorului de amortizare. Valoarea implicită este 0.85.
personalized, un parametru boolean care indică dacă trebuie utilizat algoritmul PageRank personalizat. Când este TRUE, vectorul de repornire are valoarea 1 pentru clienții care abandonează și 0 pentru cei care nu abandonează. Valoarea implicită este FALSE, adică fără personalizare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiză predictivă folosind date de rețea în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Aplică funcția boxplots pentru a vedea distribuția scorurilor PageRank standard cu factorul de amortizare 0.85.
Aplică funcția boxplots pentru a vedea distribuția scorurilor PageRank personalizat cu factorul de amortizare 0.85.
Aplică funcția boxplots pentru a vedea distribuția scorurilor PageRank standard cu factorul de amortizare 0.2.
Aplică funcția boxplots pentru a vedea distribuția scorurilor PageRank personalizat cu factorul de amortizare 0.99.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(___, ___)

Editează și rulează codul