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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Marcon, Marlon | - |
Autor(es): dc.contributor | Ortoncelli, André Roberto | - |
Autor(es): dc.contributor | Beal, Franciele | - |
Autor(es): dc.contributor | Marcon, Marlon | - |
Autor(es): dc.creator | Martins, Marco Antonio Squine | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:12:48Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:12:48Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-11 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-11 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-06-22 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32353 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1091089 | - |
Descrição: dc.description | The growth in the popularity of cryptocurrencies is largely due to social networks and therefore it has been impacting in many ways during the “life” of a cryptocurrency, so this work proposed to carry out an analysis to identify whether it is possible to predict the price of a cryptocurrency with the use of sentiment analysis of twitter posts in conjunction with machine learning techniques, later comparing them with each other and with classical methods for predicting future values. | - |
Descrição: dc.description | O crescimento da popularidade das criptomoedas se deve muito as redes sociais e por isso a mesma vem impactando em muitos aspectos durante a “vida” de uma criptomoeda, com isso este trabalho propôs realizar uma análise para identificar se é possível predizer a cotação de uma criptomoeda com o uso de análise de sentimento das postagens do twitter em conjunto de técnicas de aprendizagem de máquinas posteriormente os comparando entre eles e com métodos clássicos para a predição de valores futuros. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Dois Vizinhos | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Engenharia de Software | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mineração de dados (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Bitcoin | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data mining | - |
Palavras-chave: dc.subject | Bitcoin | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Combinação de técnicas de análise de sentimentos de tweets e dados históricos para previsão de cotação de criptomoedas | - |
Título: dc.title | Combination of techniques for analysis of feelings tweets and historical data for price forecast of cryptocurrencies | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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