比特币价值预测器
抽象：
该项目试图通过识别社交媒体情绪与市场情绪之间的相关性来预测比特币的未来价值。 我们将通过收集来自Twitter，Facebook和linkedin等社交媒体的用户供稿来实现这一目标。 有了语料库后，我们将使用IBM Watson的自然语言理解API来映射它们的关联情绪。 在将情感映射到我们的语料库时，我们尝试捕获粒度级别的类别，即欢乐，愤怒，幸福等。我们将这些类别用作ML / DL算法的特征向量。 然后，我们比较不同算法的结果，并选择精度最高的算法。
技术：
编程语言：Python，Java
大数据技术：Spark ML，Spark-SQL，Hadoop Mapreduce
图书馆：熊猫，Matplotlib，Scikit学习，TensorFlow，Keras
数据源：
Twitter Api获得有关比特币/加密货币的推文。
LinkedIn Api可以在博客上获得语料库。
Web Scraping从新闻文章获取数据。
与数据的Dropbox链接：
参考文献：
J. Bollen和H. Mao。 Twitter情绪是股市预测指标。 IEEE
2021-04-20 09:45:40
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吉比特I-120E光猫固件 CK01生产版本 LIAONING
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