16-20 settembre 2019

In questo lavoro, viene presentata una panoramica sull'integrazione in ENEAGRID di un sistema che, sulla base dell'analisi testuale di dati estratti automaticamente da Internet (web, social media, documenti elettronici, tweet o notizie online), permette di stilare una classifica di "brand", inteso come importanza, in ambito finanziario (ad esempio tra le criptovalute, come Bitcoin, Ethereum e Zcash).

Nell'articolo, vengono descritte le attività per recuperare dati dai social media, in particolare Twitter,
e viene introdotta la metrica, detta Semantic Brand Score, utilizzata per generare un ranking di importanza tra le monete digitali.

Con questo lavoro, la Divisione ICT di ENEA, intende rafforzare il proprio ruolo nel campo dei Big Data, ponendo particolare attenzione all'implementazione di una piattaforma di "Text Mining & Analytics" in grado di offrire ad una comunità selezionata di utenti un insieme di tecnologie e strumenti di alto profilo per il crawling, l'archiviazione, l'indicizzazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati.

L'articolo è stato presentato durante l'European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD 2019) all'interno del Fourth Workshop on MIning DAta for financial applicationS (MIDAS), tenutosi a Wurzburg (Germania), 16-20 settembre 2019 ed è stato redatto da Santomauro Giuseppe, Alderuccio Daniela, Ambrosino Fiorenzo, Fronzetti Colladon Andrea, Migliori Silvio.
E' in fase di pubblicazione su rivista.

La presentazione in Pdf. A brand scoring system for cryptocurrencies based on social media data