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정용한 (전북대학교) 최연호 (전북대학교) 강연범 (전북대학교) 백민재 (전북대학교) 김순태 (전북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
399 - 403 (5page)

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투자자들은 뉴스 기사를 통해서 얻은 정보를 토대로 자신의 직관과 경험에 비추어 투자를 진행한다. 그러나 이러한 직관에 의존하여 투자하는 방식은 감정에 영향을 받기 때문에 객관적인 데이터에 기반한 결정보다 편향될 가능성이 높다. 따라서 투자자들의 더욱 객관적인 투자 결정을 위해 뉴스가 시장에 미칠 영향력이 어느정도인지에 대한 정량적인 기준이 필요하다. 본 논문은 뉴스가 주가에 미치는 영향력을 정량화하여 제공하기위해, 문서 집합 내의 토픽을 추출하는 기법인 LDA(Latent Drichlet Allocation) 토픽 모델링과 머신러닝을 활용한 주가 영향력 예측 시스템을 제안한다.
#LDA Topic Modeling #Machine Learning #News Impact

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 주가 영향력 예측 시스템 구축
Ⅲ. 주가 영향력 예측 프로세스
Ⅳ. 결론
참고문헌

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