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학술저널
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홍태호 (부산대학교) 김은미 (부산대학교) 차은정 (부산대학교)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제17권 제1호
발행연도
2017.2
수록면
23 - 36 (14page)

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The development of the Internet and the popularity of smart phones has created a rapid and dramatic increasement of the use for text data. The accumulated text data in database has been focused to utilize the value of the vast amount of shared text data. The study of sentiment analysis for the SNS using text mining techniques have been reported as the increasement of shared text data. News information on the Web is always available to be utilized for building an advanced information if the sentiment analysis were applied to predict the movement of stock price index.
In this study, stock price index was predicted by integrating sentiment analysis of the news information into technical analysis of stock price index. This combination was also named as a model SS-SVM. SS-SVM takes advantage of 9 variable technical indicators combined with sentiment analysis of New York Times news information being conducted by SVM analysis. We collected data from the New York Times news summary, S&P 500 index, Dow Jones index and used the lexicon form SentiWordNet to calculate the sentiment value and polarity of each news. The experimental results shows that the performance of the proposed SS-SVM is statistically superior to than traditional models in significant.
#Sentiment analysis #Stock price Index prediction #Support vector machine #Text mining

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 연구 프레임워크
Ⅳ. 실험 및 결과분석
Ⅴ. 결론 및 향후연구방향
참고문헌

참고문헌 (39)

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