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Research on stock similarity and community division based on user attention sequence

机译:基于用户注意序列的股票相似度和社区划分研究

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摘要

We conduct research from the perspective of user groups and analyze the differences in the users' attention and posting order in different time periods to vectorize stocks and build relationships from the generatedx vectors. This provides a new perspective for the complex network cconstruction and community division of network public opinion space. The experiment result show that we can get the community division consistent with reality using our model.
机译:我们从用户组的角度进行研究,并分析用户在不同时间段的注意力和发布顺序的差异,以对股票进行矢量化处理,并从generatedx向量中建立关系。这为复杂的网络建设和网络舆论空间的社区划分提供了新的视角。实验结果表明,使用该模型可以使社区划分与现实相符。

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