郝沛毅;歐仁彬;黃天受;林振穎;吳建生;
頁: 363-395
日期: 2018/10
卷期: 25(4)
關鍵字: 股價預測;情緒分析;潛在狄利克雷分配;文字探勘;模糊理論;支持向量機;
Keywords: stock trend prediction;sentiment analysis;latent dirichlet allocation;text mining;fuzzy theory;support vector machine;
摘要: 能夠成功預測股票漲跌趨勢明顯地有許多好處，根據效率市場假設，公司股票的價值是由當前所有可用的信息給定。當分析師、投資者和機構交易者評估當前股價時，新聞在股價估值過程中發揮重要作用。事實上，金融新聞刊載有關於公司基本面的訊息，和影響市場參與者期望的質化...

引用     導入Endnote

郝沛毅;歐仁彬;黃天受;楊盛琮;
頁: 185-218
日期: 2018/04
卷期: 25(2)
關鍵字: 線上直播;情緒分析;網路用語;支持向量機;模糊理論;
Keywords: live streaming video;sentiment analysis;web crawler;internet slang;support vector machine;
摘要: 「網路直播平台（live streaming video）」是近年不可被忽視的新興社群媒體平台。相較於一般影音平台乃是透過事先拍攝後進行上傳至網路分享，直播多了「即時性」與「互動性」兩種特性，在直播過程中，實況主能依據觀眾在聊天室的反應，立即做出回應，創造出更多的差異化...

引用     導入Endnote

楊亨利;林青峰;
頁: 1-28
日期: 2017/01
卷期: 24(1)
關鍵字: 微網誌;情緒分析;意見分析;情感指數;演化策略;
Keywords: microblog;emotion mining;opinion mining;index of emotion;
摘要: 隨著個人網誌與社群網路的發展，從個人社群網誌去分析發言資料、互動記錄、交友狀況等最後找出可用的規則，已成為熱門的分析應用。本研究經由分析作者在微網誌發表的狀態文句，希望除了能找出作者的正/負面意見傾向外，更進一步能瞭解作者撰文時可能蘊含的情緒。我們提出...

引用     導入Endnote