Kişiselleştirilmiş PageRank
Bu egzersizde, PageRank ile kişiselleştirilmiş PageRank algoritmaları arasındaki farkı inceleyeceksin.
boxplots fonksiyonunu kullanabilirsin; bu fonksiyon, terk edenler (churners) ve etmeyenlerin puan dağılımlarını iki ayrı kutu grafikte gösterir.
Fonksiyonun iki argümanı vardır:
damping: sönümleme katsayısının değeri. Varsayılan değer 0.85'tir.personalized: kişiselleştirilmiş PageRank algoritmasının kullanılıp kullanılmayacağını belirten Boolean bir parametre. TRUE olduğunda, ağdaki terk edenler için yeniden başlatma vektörü 1, etmeyenler için 0'dır. Varsayılan değer FALSE'tur; yani kişiselleştirme yoktur.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Ağ Verileri Kullanarak Predictive Analytics
Egzersiz talimatları
boxplotsfonksiyonunu uygula ve sönümleme katsayısı 0.85 iken standart PageRank puanlarının dağılımını gör.boxplotsfonksiyonunu uygula ve sönümleme katsayısı 0.85 iken kişiselleştirilmiş PageRank puanlarının dağılımını gör.boxplotsfonksiyonunu uygula ve sönümleme katsayısı 0.2 iken standart PageRank puanlarının dağılımını gör.boxplotsfonksiyonunu uygula ve sönümleme katsayısı 0.99 iken kişiselleştirilmiş PageRank puanlarının dağılımını gör.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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(___, ___)