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저자정보
안성원 (연세대학교) 조성배 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2010 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제37권 제1호(C)
발행연도
2010.06
수록면
364 - 369 (6page)

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본 논문에서는 뉴스 텍스트 마이닝을 수행하여 2005년 1월부터 2008년 12월까지 4년 간의 뉴스 데이터에 대해 주가에 호재인지 악재인지 여부에 대해 학습을 하고, 이를 근거로 신규 발행된 뉴스가 주가 상승 또는 하락에 영향을 미치는지를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 뉴스 텍스트 마이닝을 위해 변형된 Bag of Words 모델과 Naive Bayesian 분류기법을 사용하였으며, 특히 주가 예측에 있어서 뉴스 마이닝에만 의존하던 기존의 관련 연구와는 달리 예측의 정확성을 높이기 위해 주가의 시계열 데이터 분석기법인 RSI를 추가로 작용하였다. 2009년 11월부터 2010년 2월까지 4개월간 42,355건의 뉴스 데이터에 대해 실험한 결과, 기존 연구 대비 의미 있는 결과인 55.01%의 예측성공률을 얻었다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 기존 연구의 문제점
4. 제안한 주가예측 알고리즘
5. 실험 환경
6. 실험 결과
7. 결론
참고문헌

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