I detta papper utnyttjar vi först cash-tags ("$" följt av aktiens ticker symboler) i Twitter för att bygga ett lagernätverk, där noder är lager anslutna med kanter när två lager co-occur ofta i tweets. Vi använder sedan en märkt ämnesmodell för att gemensamt modellera både tweets och nätverksstrukturen för att tilldela varje nod respektive varje kant ett ämne. Detta Semantic Stock Network (SSN) sammanfattar diskussionsämnen om aktier och aktierelationer. Vi visar vidare att sociala känslor om aktie (node) ämnen och aktierelation (kant) ämnen är prediktiva för varje akties marknad. För förutsägelse föreslår vi en regression av tidsserien ämne-sentiment och aktiens kurstidsserie. Experimentella resultat visar att ämnet känslor från nära grannar kan bidra till att förbättra förutsägelsen av en aktie markant.
Med Twitter-data utnyttjas de sociala relationerna mellan bestånden för att bygga ett lagernätverk baserat på de samfungerande relationerna REF.
Exploiting Social Relations and Sentiment for Stock Prediction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}