Techniki obliczeniowe inspirowane biologią dla spolecznościowych rekomendacji gieldowych

Ogromny rozwój sieci spo¿eczno¿ciowych utorowä drog¿ interakcjom spo¿eczno¿ci inwestorów na temat wyników gie¿dowych spó¿ek. Platformy Web 2.0 daj¿ ludziom wi¿ksz¿ w¿adz¿ nad sposobem, w jaki dziel¿ si¿ informacjami i wymieniaj¿ opinie na temat akcji. Inwestorzy mog¿ dzieli¿ si¿ swoimi komentarzami na temat akcji za po¿rednictwem platform mediów spo¿eczno¿ciowych. Interakcje te s¿ przechwytywane i wykorzystywane do tworzenia porad dotycz¿cych inwestowania, które pomagaj¿ inwestorom detalicznym w dokonywaniu potencjalnych inwestycji w celu zwi¿kszenia zysków. Niniejsza ksi¿¿ka proponuje nowatorsk¿ metodologi¿ rekomendacji gie¿dowych z wykorzystaniem technik obliczeniowych inspirowanych biologi¿. Metoda ta wyodr¿bnia nastroje z recenzji gie¿dowych inwestora pobieranych z Twittera i przeprowadza analiz¿ nastrojów, która jest optymalizowana przez Bio-Inspired Computing Techniques.