This paper focuses on the text mini

This paper focuses on the text mining approach of the gold prices volatility prediction model from the textual of economic indicators news articles. The model is designed and developed to analyze how the news articles influence gold price volatility. The selected reliable source of news articles is provided by FXStreet which offers several economic indicators such as Economic Activity, Markit Manufacturing PMI, Bill Auction, Building Permits, ISM Manufacturing Index, Redbook index, Retail Sales, Durable Goods Orders, etc. The data will be used to build text classifiers and news group affecting volatility price of gold. According to the fundamental of data mining process, each news article is firstly transformed in to feature by TF-IDF method. Then, the comparative experiment is set up to measure the accuracy of combination of two attributes weighting approaches, which are Support Vector Machine (SVM) and Chi-Squared Statistic, and three classification algorithms, which are the k-Nearest Neighbour, SVM and Naive Bayes. The results show that the SVM method is the most superior to other methods in both attributes weighting and classifier viewpoint.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้เน้นวิธีการทำเหมืองข้อความรุ่นทำนายความผันผวนราคาทองคำจากข้อความของบทความข่าวสารทางเศรษฐกิจ รูปแบบจะออกแบบ และพัฒนาเพื่อวิเคราะห์ว่าบทความข่าวสารมีอิทธิพลต่อความผันผวนของราคาทองคำ แหล่งข่าวเชื่อถือได้เลือกโดย FXStreet ซึ่งมีตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจหลาย กิจกรรมทางเศรษฐกิจ PMI ผลิต Markit รายการประมูล อนุญาต ให้ใช้อาคาร ดัชนีการผลิต ISM, Redbook ดัชนี ขายปลีก ใบสั่งสินค้าที่ทนทาน ฯลฯ ข้อมูลที่จะใช้ในการสร้างคำนามภาษาข้อความและกลุ่มข่าวสารที่ส่งผลกระทบต่อราคาทองคำผันผวน ตามพื้นฐานการทำเหมืองข้อมูล บทความแต่ละข่าวเป็นประการแรกแปลงลักษณะการทำงาน โดยวิธี TF-IDF แล้ว ทดลองเปรียบเทียบการตั้งค่าเพื่อวัดความแม่นยำของชุดแอตทริบิวต์ที่สองน้ำหนักวิธี ซึ่งเป็นเครื่องสนับสนุนเวกเตอร์ (SVM) และ สถิติ Chi-Squared และสามประเภทอัลกอริ ทึม ซึ่งเป็น k ใกล้เพื่อนบ้าน SVM และ Naive Bayes ผลลัพธ์แสดงว่าวิธี SVM สุดเหนือกว่าวิธีการอื่น ๆ ในแอตทริบิวต์ที่น้ำหนักและจุดชมวิว classifier

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้มุ่งเน้นไปที่วิธีการทำเหมืองข้อความของราคาทองคำผันผวนทำนายรูปแบบจากต้นฉบับเดิมของตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจบทความข่าว รูปแบบที่ได้รับการออกแบบและพัฒนาขึ้นเพื่อวิเคราะห์ว่าบทความข่าวที่มีอิทธิพลต่อความผันผวนของราคาทองคำ แหล่งที่เชื่อถือได้เลือกจากบทความข่าวที่มีให้โดย FXStreet ซึ่งมีตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจหลายอย่างเช่นกิจกรรมทางเศรษฐกิจ, การผลิต Markit PMI ประมูลบิลใบอนุญาตก่อสร้าง, ดัชนี ISM Manufacturing ดัชนีบุ๊ค, ยอดค้าปลีก, สั่งซื้อสินค้าคงทน ฯลฯ ข้อมูลจะ ถูกนำมาใช้ในการสร้างแยกแยะข้อความและกลุ่มข่าวที่มีผลต่อความผันผวนของราคาทองคำ ตามพื้นฐานของกระบวนการทำเหมืองข้อมูลบทความข่าวแต่ละคนจะเปลี่ยนแรกในคุณลักษณะด้วยวิธี TF-IDF จากนั้นทดลองเปรียบเทียบการตั้งค่าการวัดความถูกต้องของการรวมกันของสองลักษณะวิธีการชั่งน้ำหนักที่มีการสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ (SVM) และสถิติ Chi-Squared และสามขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ซึ่งเป็น k-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด, SVM และไร้เดียงสา เบส์ ผลการศึกษาพบว่าวิธี SVM เป็นส่วนใหญ่ดีกว่าวิธีการอื่น ๆ ทั้งในแอตทริบิวต์น้ำหนักและมุมมองลักษณนาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษนี้จะเน้นข้อความทำเหมืองวิธีการของราคาทองผันผวนแบบจำลองการทำนายจากต้นฉบับเดิมของตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจข่าวบทความ รูปแบบการออกแบบและพัฒนาเพื่อวิเคราะห์ว่าบทความข่าวที่มีอิทธิพลต่อความผันผวนของราคาทอง เลือกแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือของบทความข่าวโดย fxstreet ที่มีตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจต่างๆ อาทิ กิจกรรมทางเศรษฐกิจMarkit PMI การผลิตบิลประมูลใบอนุญาตอาคารดัชนีการผลิต ISM Redbook , ดัชนี , ขายปลีก สั่งซื้อสินค้าคงทน , ฯลฯ ข้อมูลจะถูกใช้เพื่อสร้างคำและข้อความข่าวของกลุ่มที่ส่งผลต่อความผันผวนของราคาทอง ตามพื้นฐานของกระบวนการเหมืองข้อมูลแต่ละข่าวบทความแรกเปลี่ยนในคุณลักษณะ โดยวิธี tf-idf . จากนั้นการทดลองเปรียบเทียบการตั้งค่าเพื่อวัดความถูกต้องของการรวมกันของสองคุณลักษณะน้ำหนักวิธีที่สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ ( SVM ) และสถิติไคสแควร์ และสามหมวดหมู่อัลกอริทึม ซึ่งเพื่อนบ้านละ SVM และไร้เดียงสา Bayes , .ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าวิธี SVM มากที่สุดกว่าวิธีอื่น ทั้งน้ำหนักและขนาดของวัตถุ