Персоналізований PageRank

У цій вправі ви дослідите різницю між алгоритмами PageRank та персоналізованим PageRank. Ви можете скористатися функцією boxplots, яка показує розподіли балів для «churners» і «non-churners» на двох окремих boxplot-графіках. Функція має два аргументи:

damping — значення коефіцієнта демпфування. Типове значення — 0.85.
personalized — булевий параметр, який визначає, чи слід використовувати персоналізований алгоритм PageRank. Якщо TRUE, вектор перезапуску має 1 для «churners» у мережі та 0 для «non-churners». Типове значення — FALSE, тобто без персоналізації.

Ця вправа є частиною курсу

Прогнозна аналітика з мережевими даними в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Застосуйте функцію boxplots, щоб побачити розподіл стандартних значень PageRank з коефіцієнтом демпфування 0.85.
Застосуйте функцію boxplots, щоб побачити розподіл персоналізованих значень PageRank з коефіцієнтом демпфування 0.85.
Застосуйте функцію boxplots, щоб побачити розподіл стандартних значень PageRank з коефіцієнтом демпфування 0.2.
Застосуйте функцію boxplots, щоб побачити розподіл персоналізованих значень PageRank з коефіцієнтом демпфування 0.99.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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(___, ___)

Редагувати та запускати код