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J-GLOBAL ID：201702238571689450   整理番号：17A0300266

金融マイクロブログの感情と伝播効果に基づく株価価格予測【JST・京大機械翻訳】

Weibo moods and propagation factors based stock prices prediction

著者 (3件)： Zhu Mengjun (School of Information,Renmin University of China) ,  Jiang Hongxun (School of Information,Renmin University of China) ,  Xu Wei (School of Information,Renmin University of China)
資料名： Shandong Daxue Xuebao. Lixue Ban  (Shandong Daxue Xuebao. Lixue Ban)
巻： 51  号： 11  ページ： 13-25  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2973A  ISSN： 1671-9352  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、マイクロブログの情緒と金融予測との関係に関する研究は、パターン認識、意味分析、感情マイニングなどのテキストマイニング技術に留まっているが、マイクロブログの感情伝達過程を研究することは少ない。本論文では,金融マイクロブログの感情的マイニングと意味解析に基づいて,マイクロブログの情報モデルに関する研究ととの感情予測モデルに関する研究を含むいくつかの関連する株価曲線を予測した。まず、マイクロブログの中継過程における複数の要素を分析することによって、転送情緒の吸収、マイクロブログの内容の影響力、マイクロブログの作者の影響力、マイクロブログの出版時間などを含め、モデル自身に対してフィッティング効果を最適化する。次に,認証と非認証ユーザ分類分析に対して,転送回数の影響を加えて,異なるタイプの転送者が株式市場曲線に与える影響が異なることを発見した。最後に,株式市場曲線の変化に対する異なる時期において,モデルの適合効果を解析した。金融市場のある特定のキーワードを与え,500,2000本の金融マイクロブログとその関連するユーザ情報を収集した。実験結果は,新しい統合モデルが単純なニューラルネットワークモデルよりも優れており,認証ユーザとおよびの転送回数が微博滞の後期の影響に異なることを示した。そのほか、新モデルのフィッティング効果は、株式市場の上昇期モデルのフィッティング効果が最も良く、期が低下し、定常状態の効果が最も悪い。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  最適化 ,  キーワード ,  意味解析 ,  認証 ,  *金融 ,  株式市場 ,  パターン認識
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  金融市場 ,  情報モデル ,  テキストマイニング ,  *価格予測 ,  *株価 ,  *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Weibo ,  sentiment mining ,  propagation effect ,  stock ,  prediction

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 金融 ,  マイクロブログ ,  感情 ,  伝播 ,  株価 ,  価格予測