20.500.12556/DKUM-78761 Implementacija sistema za klasifikacijo novic o vrednostnih papirjih Implementation of the securities news classification system Klasifikacija novic o podjetjih predstavlja časovno zelo dolgotrajen proces, saj je vsako novico potrebno prebrati in ji na podlagi vsebine določiti vsebinski pomen. Z razvojem metod za podatkovno rudarjenje lahko ta proces avtomatiziramo, s čimer novice razvrščamo v zanemarljivem času. V okviru magistrskega dela smo razvili sistem pridobivanja, prečiščevanja in klasifikacije novic. Novice smo pridobivali iz brezplačnih spletnih virov ter si ustvarili korpus besedil, ki smo jih najprej obdelali z orodjem Orange ter nato zgradili napovedne modele z uporabo različnih algoritmov. S pomočjo vizualizacij in matrike zamenjav smo prikazali kakovost napovednih modelov ter jih na podlagi njihove uspešnosti ovrednotili. S pomočjo ML.NET knjižnice smo na koncu razvili sistem avtomatske klasifikacije, ki novice glede na njihovo vsebino z 80 % natančnostjo klasificira v skupine. Classification of news about companies represents a very time-consuming process, as each news has to be completely read to determine its content meaning. By using already developed data mining methods, we can automate this process and classify news in a negligible amount of time. During our master's thesis, we developed a system for obtaining, refining and classifying news. We obtained news from free online sources and created a corpus of texts. We first processed texts with the Orange tool, then we built predictive models by using different algorithms. Using visualizations and confusion matrices, we demonstrated the quality of predictive models, which were then evaluated based on their performance. We finally developed an automatic classification system by using ML.NET library, which is capable of classifying news into groups with 80 % accuracy. podatkovno rudarjenje klasifikacija tekstov trgovanje novice vrednostni papir data mining text classification trading news security paper true true false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2021-02-22 15:21:44 2021-08-09 09:36:19 2022-08-09 19:24:56 2021-02-23 03:31:18 2021 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 72527363 URN:SI:UM:DK:WCFRHBEQ MAG_Jakic_Jure_2021.pdf MAG_Jakic_Jure_2021.pdf 1 C47E7BBBB5B57511E8C2FA655EDBBD4C 00b339f828502e4916661273fb8535df9b02fb86c1df3ea7b676712107004ac9 8cf8213a-963d-11eb-a558-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/40bf6290-c1b4-4e0c-8e0d-789f7c988c13 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=149642 Fakulteta za organizacijske vede 0 0 0