Персонализированный PageRank
В этом упражнении вы изучите разницу между алгоритмами PageRank и персонализированного PageRank.
Вы можете использовать функцию boxplots, которая отображает распределение оценок для оттока и без оттока в виде двух отдельных «ящиков с усами».
Функция принимает два аргумента:
damping— значение коэффициента затухания. По умолчанию равно 0,85.personalized— логический параметр, указывающий, следует ли использовать алгоритм персонализированного PageRank. При значении TRUE вектор перезапуска принимает 1 для клиентов с оттоком и 0 — для остальных. По умолчанию равно FALSE, то есть персонализация отключена.
Это упражнение является частью курса
Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R
Инструкции к упражнению
- Примените функцию
boxplots, чтобы увидеть распределение стандартных оценок PageRank с коэффициентом затухания 0,85. - Примените функцию
boxplots, чтобы увидеть распределение персонализированных оценок PageRank с коэффициентом затухания 0,85. - Примените функцию
boxplots, чтобы увидеть распределение стандартных оценок PageRank с коэффициентом затухания 0,2. - Примените функцию
boxplots, чтобы увидеть распределение персонализированных оценок PageRank с коэффициентом затухания 0,99.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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(___, ___)