決定木学習を用いたブログ注目情報と株価変動の相関分析

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-046

グループ名: 【全国大会】平成21年電気学会全国大会論文集

発行日: 2009/03/15

タイトル(英語): Correlation Analysis between Blog Hot Topics and Stock Price Changes by Decision Tree Learning

著者名: 原 慎司(松江工業高等専門学校),堀内 匡(松江工業高等専門学校),灘本裕紀 (京都大学)

著者名(英語): Shinji Hara(Matsue College of Technology),Tadashi Horiuchi(Matsue College of Technology),Hironori Nadamoto(Kyoto University)

キーワード: ブログマイニング|相関分析|テキスト分類|注目情報|株価変動

要約(日本語): 本研究では，ブログ注目情報と実世界の動向との相関分析の一つとして，既存のブログサーチエンジンを利用して，株価変動と相関が高いキーワード群を抽出するシステムについて検討する．これは，ブログ記事の集合から株銘柄に関する注目情報を抽出し，テキスト分類手法の一つである決定木学習を用いて株価変動の予測と相関分析を行うシステムである．具体的には，ブログ上で注目されている株銘柄情報および株価情報の自動取得プログラムにより得られたデータを用いて，ブログ上の注目キーワード群と実際の株価変動の相関を分析する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 366 Kバイト