
Магістерська дисертація: 109 сторінок, 17 рисунків, 17 таблиць, додаток, 35 посилань. Об'єкт дослідження – ринок криптовалют, його поведінка під впливом зовнішніх факторів, включаючи новинні повідомлення. Предмет дослідження – вплив новинних повідомлень на ціни основних криптовалют, зокрема через їх емоційне забарвлення та структурні характеристики. Мета роботи – створення системи прогнозування змін ринку криптовалют на основі аналізу новинних потоків із використанням методів штучного інтелекту. Дослідження включає аналіз новинних повідомлень і історичних даних про криптовалюти, розробку методології обробки текстових даних, побудову моделей машинного навчання та оцінку їхньої ефективності. Новизна роботи полягає у врахуванні унікальних характеристик ринку криптовалют, таких як мінливість цін і залежність від соціальних трендів. Використання новин як зовнішніх факторів підвищило точність прогнозів. Запропонована система продемонструвала високу ефективність і враховує емоційні та структурні впливи на ринок.
textual data processing, machine learning, аналіз емоційного забарвлення новин, криптовалюти, emotional tone analysis of news, обробка текстових даних, price forecasting, машинне навчання, cryptocurrencies, прогнозування цін
textual data processing, machine learning, аналіз емоційного забарвлення новин, криптовалюти, emotional tone analysis of news, обробка текстових даних, price forecasting, машинне навчання, cryptocurrencies, прогнозування цін
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
