title: Linguistic information extraction from social media for cryptocurrency trend prediction
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Крижановский Андрей Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Krizanovskij Andrej Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Карташовс Романс
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kartasovs Romans
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Митрофанова Ольга Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mitrofanova Olga Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:48:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:48:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 059773
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39881
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: С каждым годом всё больше людей увлекаются криптовалютами, а 2021 год был богат на новостные заголовки о многократном взлёте и падении цен на крипторынках. В данном исследовании на базе англоязычных текстов социальной сети Reddit мы пытаемся выявить взаимосвязь пользовательской активности и изменения цен на рынках криптовалют. Для решения поставленной задачи в работе используются методы тонального, тематического, а также динамического тематического анализов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Every year more and more people take interest in cryptocurrencies, and 2021 was rich in news headlines about the repeated rise and fall of prices in the crypto markets. In this study, based on the English texts of the Reddit social network, we are trying to identify the relationship between user activity and price changes in the cryptocurrency markets. To solve this problem, we use in this work the methods of sentiment analysis, topic and  dynamic topic modelling.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: динамическое тематическое моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ тональности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социальные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Reddit
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: криптовалюты
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dynamic topic modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social media
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Reddit
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cryptocurrencies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Linguistic information extraction from social media for cryptocurrency trend prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Извлечение лингвистической информации из социальных медиа для предсказания трендов на рынке криптовалют
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: KartasovsRomans.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39881/2/KartasovsRomans.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,65 MB
resources.filename: reviewSV_Kartasovs_otzyv__1_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39881/3/reviewSV_Kartasovs_otzyv__1_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 123,7 kB
resources.filename: reviewSV_st059773_Kartasovs_Romans_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39881/4/reviewSV_st059773_Kartasovs_Romans_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,95 kB