論文の概要: Enhancing Investment Opinion Ranking through Argument-Based Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17417v1
- Date: Wed, 25 Sep 2024 23:00:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 23:50:22.847190
- Title: Enhancing Investment Opinion Ranking through Argument-Based Sentiment Analysis
- Title(参考訳): argument-based Sentiment Analysisによる投資オピニオンランキングの強化
- Authors: Chung-Chi Chen, Hen-Hsen Huang, Hsin-Hsi Chen, Hiroya Takamura, Ichiro Kobayashi, Yusuke Miyao,
- Abstract要約: 本研究は,レコメンデーションシステムの有効性を改善するために,二元的議論マイニング手法を導入する。
最初の戦略は、物価の目標と終了の相違を評価指標として使うことです。
第2の戦略は、投資家の意見を採点するために議論的マイニングの原則を適用し、その後これらのスコアでランク付けする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 37.93981089263396
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the era of rapid Internet and social media platform development, individuals readily share their viewpoints online. The overwhelming quantity of these posts renders comprehensive analysis impractical. This necessitates an efficient recommendation system to filter and present significant, relevant opinions. Our research introduces a dual-pronged argument mining technique to improve recommendation system effectiveness, considering both professional and amateur investor perspectives. Our first strategy involves using the discrepancy between target and closing prices as an opinion indicator. The second strategy applies argument mining principles to score investors' opinions, subsequently ranking them by these scores. Experimental results confirm the effectiveness of our approach, demonstrating its ability to identify opinions with higher profit potential. Beyond profitability, our research extends to risk analysis, examining the relationship between recommended opinions and investor behaviors. This offers a holistic view of potential outcomes following the adoption of these recommended opinions.
- Abstract(参考訳): インターネットとソーシャルメディアのプラットフォーム開発が急速に進んでいる時代には、個人は簡単に自分の視点をオンラインで共有できる。
これらのポストの圧倒的な量は、包括的な分析を非現実的なものにしている。
これは、重要な、関連する意見をフィルタリングし提示する効率的なレコメンデーションシステムを必要とする。
本研究は,プロの投資家とアマチュアの投資家の両方の観点から,レコメンデーションシステムの有効性を向上させるための二元的議論マイニング手法を提案する。
最初の戦略は、物価の目標と終了の相違を評価指標として使うことです。
第2の戦略は、投資家の意見を採点するために議論的マイニングの原則を適用し、その後これらのスコアでランク付けする。
提案手法の有効性を実験的に検証し,高い利益率で意見を見極める能力を示した。
収益性以外にも、私たちの研究はリスク分析にまで拡張し、推奨された意見と投資家の行動との関係を調べています。
これは、これらの推奨された意見が採用された後の潜在的な結果の全体像を提供する。
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