Personalized PageRank
在這個練習中，你將比較 PageRank 與個人化 PageRank 兩種演算法的差異。
你可以使用 boxplots 函式，它會用兩個盒狀圖分別顯示流失者（churners）與未流失者（non-churners）的分數分佈。
此函式有兩個參數：
damping：阻尼因子的數值。預設為 0.85。personalized：布林參數，表示是否使用個人化 PageRank。當為 TRUE 時，重啟向量在網路中的流失者為 1，未流失者為 0。預設為 FALSE（亦即不個人化）。
本練習屬於課程
使用 R 進行網路化資料的預測分析
練習說明
- 套用
boxplots函式，查看阻尼因子 0.85 下的標準 PageRank 分數分佈。 - 套用
boxplots函式，查看阻尼因子 0.85 下的個人化 PageRank 分數分佈。 - 套用
boxplots函式，查看阻尼因子 0.2 下的標準 PageRank 分數分佈。 - 套用
boxplots函式，查看阻尼因子 0.99 下的個人化 PageRank 分數分佈。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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(___, ___)