Zobrazeno 1 - 10
of 41
pro vyhledávání: '"Porshnev, Alexander"'
Autor:
Porshnev, Alexander1 aporshnev@hse.ru, Cera, Rosa2 rosa.cera@unifg.it, Sinclair, Marta3 m.sinclair@griffith.edu.au, Antonietti, Alessandro4 alessandro.antonietti@unicatt.it
Publikováno v:
Ricerche di Psicologia. 2021, Issue 3, p1-24. 24p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Kliegl, Reinhold, Bryanov, Kirill, Porshnev, Alexander, Vziatysheva, Victoria, Terpilowski, Maksim
Cross-country fake news project by the team of the Laboratory for Social and Cognitive Informatics ([**SCILa**](https://scila.hse.ru/en/)), National Research University Higher School of Economics, Saint-Petersburg, Russia (laboratory head: Olessia Ko
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::f0ed24643974ae600b4333069ac65a3a
Publikováno v:
Ricerche di Psicologia. 2016, Vol. 39 Issue 3, p281-312. 32p.
Publikováno v:
SSRN Electronic Journal.
In our paper, we analyze the possibility of improving the prediction of stock market indicators by adding information about public mood derived from Twitter posts. To estimate public mood, we analyzed the frequencies of 175 emotional markers, words,
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
SSRN Electronic Journal.
In our paper, we analyze the possibility of improving the prediction of stock market indicators by conducting a sentiment analysis of Twitter posts. We use a dictionary-based approach for sentiment analysis, which allows us to distinguish eight basic
Publikováno v:
Information Retrieval; 2015, p297-306, 10p
Autor:
Porshnev, Alexander, Redkin, Ilya
Publikováno v:
Analysis of Images, Social Networks & Texts; 2014, p190-197, 8p
Autor:
Porshnev, Alexander, Kazakov, Maxim
Publikováno v:
Models, Algorithms & Technologies for Network Analysis: From the Third International Conference on Network Analysis; 2014, p119-126, 8p