An Activation Method of Topic Dictionary to Expand Training Data for Trend Rule Discovery
المؤلفون المشاركون
Sakurai, Shigeaki
Matsumoto, Shigeru
Makino, Kyoko
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-02-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper improves a method which predicts whether evaluation objects such as companies and products are to be attractive in near future.
The attractiveness is evaluated by trend rules.
The trend rules represent relationships among evaluation objects, keywords, and numerical changes related to the evaluation objects.
They are inductively acquired from text sequential data and numerical sequential data.
The method assigns evaluation objects to the text sequential data by activating a topic dictionary.
The dictionary describes keywords representing the numerical change.
It can expand the amount of the training data.
It is anticipated that the expansion leads to the acquisition of more valid trend rules.
This paper applies the method to a task which predicts attractive stock brands based on both news headlines and stock price sequences.
It shows that the method can improve the detection performance of evaluation objects through numerical experiments.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sakurai, Shigeaki& Makino, Kyoko& Matsumoto, Shigeru. 2014. An Activation Method of Topic Dictionary to Expand Training Data for Trend Rule Discovery. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-505015
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sakurai, Shigeaki…[et al.]. An Activation Method of Topic Dictionary to Expand Training Data for Trend Rule Discovery. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2014 (2014), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-505015
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sakurai, Shigeaki& Makino, Kyoko& Matsumoto, Shigeru. An Activation Method of Topic Dictionary to Expand Training Data for Trend Rule Discovery. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-505015
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-505015
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر