个性化 PageRank
在本练习中，您将比较 PageRank 与个性化 PageRank 算法的差异。
您可以使用函数 boxplots，它会通过两个独立的箱线图展示流失用户与非流失用户的得分分布。
该函数包含两个参数：
damping：阻尼因子的取值。默认值为 0.85。personalized：布尔参数，指示是否使用个性化 PageRank 算法。若为 TRUE，重启向量在网络中的流失用户位置为 1，非流失用户为 0。默认值为 FALSE，即不个性化。
本练习是课程的一部分
使用 R 进行网络数据的预测分析
练习说明
- 调用函数
boxplots，查看在阻尼因子为 0.85 时的标准 PageRank 得分分布。 - 调用函数
boxplots，查看在阻尼因子为 0.85 时的个性化 PageRank 得分分布。 - 调用函数
boxplots，查看在阻尼因子为 0.2 时的标准 PageRank 得分分布。 - 调用函数
boxplots，查看在阻尼因子为 0.99 时的个性化 PageRank 得分分布。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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(___, ___)