Detta dokument föreslår en teknik för att utnyttja ämnesbaserade känslor från Twitter för att hjälpa till att förutsäga aktiemarknaden. Vi använder först en kontinuerlig Dirichlet Process Blandning modell för att lära sig det dagliga ämnet uppsättning. Sedan, för varje ämne vi får sin känsla enligt dess åsikt ord distribution för att bygga en känsla tidsserie. Vi regresserar sedan aktieindexet och Twitters tidsserie för att förutsäga marknaden. Experiment om verkliga S&P100-index visar att vårt tillvägagångssätt är effektivt och fungerar bättre än befintliga toppmoderna icke-topic-baserade metoder.
föreslås för att förutsäga marknaden REF.
Exploiting Topic based Twitter Sentiment for Stock Prediction
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}