반응형 트위터 전처리 import pandas as pd import multiprocessing import numpy as np from collections import defaultdict from tqdm import trange import re import numpy as np from collections import defaultdict data = pd.read_csv('twitter.csv',engine='python',encoding='CP949') del data['username'] def pre_1(data): # data.drop_duplicaties() data.dropna(axis=0) data.dropna(subset=["content"],axis = 0, inplace = True) # s.. 2020. 8. 4. 트위터 크롤링 # import packages import time import datetime import GetOldTweets3 as got import logging import logging.handlers import requests from bs4 import BeautifulSoup from multiprocessing import Pool import pandas as pd import os # 트윗 수집하는 함수 정의 # def get_tweets(start_date, end_date, keyword, keyword2): def get_tweets(start_date, end_date, keyword): # 범위 끝을 포함하게 만듬 end_date = (datetime.datetime.strptime.. 2020. 7. 28. [논문 리뷰] Twitter mood predicts the stock market 이번 논문은 현시점(2020/02/13) 4404회의 인용된 논문으로 실시간 SNS인 twiitter 감정분석을 통해 대중의 감정을 분석하여 주식시장이 예측 가능한지에 대해 평가한 논문이다. 게시된 저널 : Journal of Computational Science 저자 : Johan Bollena, Huina Maoa( a School of Informatics and Computing, Indiana University의 교수) Article history : Received 15 October 2010 Abstract 행동 경제학에 따르면 감정이 행동과 의사 결정에 큰 영향을 준다고 한다. 본 논문에서는 위의 행동 경제학 이론이 사회 전체에 적용이 되는 것인지 만약 적용이 된다면 사회 전체의 감정,.. 2020. 2. 21. 이전 1 다음 반응형
