Application of Liquid Rank Reputation System for Twitter Trend Analysis on Bitcoin
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摘要
本报告提出并实现了基于“液体民主”理念的Liquid Rank声誉系统，通过对比Twitter上比特币相关推文的情感指标和用户声誉评分，显著提升了情感指标与比特币价格变化及交易量之间的相关性。研究表明，应用该声誉系统后，相关指标（如用户发帖字数和认知行为模式等）的Pearson相关系数提升达10%以上，且合成加成因子（SACI）分析结果显示，考虑声誉系统和1天滞后数据能更准确预测比特币价格波动，表明该系统在社交媒体趋势分析和加密货币价格预测中具备良好潜力和应用价值 [pidx::0][pidx::1][pidx::2][pidx::3]。
