Sentimentanalys har blivit en av de mest populära processerna för att förutsäga börsbeteende baserat på konsumentreaktioner. Samtidigt har tillgången till data från Twitter också lockat forskare till detta forskningsområde. De flesta modeller relaterade till känsloanalys lider fortfarande av felaktigheter. Den låga noggrannheten i klassificeringen har en direkt inverkan på tillförlitligheten hos aktiemarknadsindikatorerna. Studien fokuserar främst på analysen av Twitter-datasetet. Dessutom föreslås en förbättrad modell i denna studie, vars syfte är att förbättra klassificeringsnoggrannheten. Den första fasen av denna modell är datainsamling, och den andra omfattar filtrering och omvandling, som utförs för att endast få relevanta data. Den viktigaste fasen är märkning, där datapolaritet bestäms och negativa, positiva eller neutrala värden tilldelas människors åsikter. Den fjärde fasen är den klassificeringsfas där lämpliga mönster på aktiemarknaden identifieras genom hybridisering av Naïve Bayes Classifiers (NBCs), och den sista fasen är prestanda och utvärdering. I denna studie föreslås Hybrid Naïve Bayes Classifiers (HNBCs) som en maskininlärningsmetod för aktiemarknadsklassificering. Resultatet är avgörande för investerare, företag och forskare, varigenom det kommer att göra det möjligt för dem att formulera sina planer i enlighet med människors känslor. Den föreslagna metoden har gett ett betydande resultat; den har uppnått noggrannhet motsvarande 90,38 %.
Referens REF fokuserade på att förutsäga aktiemarknadens beteende baserat på Twitter-användares känsloanalys.
Stock Market Classification Model Using Sentiment Analysis on Twitter Based on Hybrid Naive Bayes Classifiers
{'venue': 'Computer and Information Science', 'journal': 'Computer and Information Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}