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곽란 (서울대학교) 김성현 (서울대학교) 이성우 (서울대학교) 서봉원 (서울대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2018 학술대회 발표 논문집
발행연도
2018.1
수록면
351 - 356 (6page)

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금융 산업에서는 투자 방향성에 대한 통찰력을 얻기 위해 빅데이터를 활용하고자 하는 니즈가 점차 증가하고 있다. 본 연구에서는 투자 의사 결정에 영향을 미치는 증권 관련 뉴스 분석을 통해 투자 의사결정을 지원할 수 있는 Tool 을 제공하고자 한다. 이를 위해, 종목별 주가 변동 추이와 뉴스에 등장하는 종목별 키워드 발생 빈도 추이를 통합적으로 분석함으로써 종목별 상승/하락 연관 키워드, 키워드별 상승/하락 관련 종목을 도출하였다. 2015 년, 2016 년에 생성된 증권 관련 뉴스 약 480 만건을 대상으로 TF-IDF, LDA 등을 활용해 키워드 분석을 수행하였으며, 코사인 유사도를 통해 주가 추이와 유사한 움직임을 보이는 키워드를 도출하였다. 또한 Word2Vec 을 통해 종목별 관련주, 키워드별 유사 키워드를 도출해 종목 및 키워드 탐색의 폭을 확장 시켰다.
#빅데이터 #키워드분석 #TF-IDF #Word2Vec #LDA #코사인 유사도 #정보시각화 #이슈 트래킹

목차

요약문
1. 서론
2. 연구범위 및 방법
3. 결과
4. 결론
참고문헌

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