Прогнозирование изменений валютного курса на основе поведенческой аналитики данных социальных сетей

В данной работе проведена поведенческая аналитика данных Twitter путём семантического анализа текста и выявления тональности сообщений. Было реализовано две системы: одна система основанная на лексическом подходе к анализу настроений, вторая – на машинном обучении с учителем. В работе приводиться описание подхода к извлечению данных, способы представления тексов для обучения, различные алгоритмы классификации и метрики оценки эффективности. Производиться сравнение работы алгоритмов машинного обучения классификации сообщений из Twitter при представлении вектора признаков как юнирамм и биграмм. На результатах обработки данных разработанными системами была проверена гипотеза о предсказательном потенциале настроений пользователей Twitter для валютного курса USD/RUB. Была выявлена связь между волатильностью валютного курса и настроением пользователей, таким образом делается вывод о том, что анализ поведения пользователей в Twitter может быть использован для принятия инвестиционных решений.