Dr. Iván Cantador
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DOCENCIA INVESTIGACIÓN
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Soy Profesor Titular en la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), y miembro del grupo de investigación Information Retrieval Group (IRG@UAM) liderado por Prof. Pablo Castells.

Mis intereses científicos se centran en la Recuperación de Información y el Aprendizaje Automático. Mis líneas de investigación actuales se centran en las áreas de los Sistemas de Recomendación y el Procesamiento del Lenguaje Natural, con especial interés en abordar problemas y retos de Gobierno Electrónico y Participación Ciudadana en línea. Más específicamente, entre otros temas, actualmente estoy investigando modelos y métodos de minería de opinión y argumentos, sistemas conversacionales y análisis de datos en las áreas citadas.

En mi tesis doctoral estudié modelos de recomendación híbridos que emplean perfiles de usuario y de grupo basados en ontologías y de Comunidades de Interés semánticas.

Algunos de temas de investigación en los que trabajo y he trabajado son:

  • Recuperación de Información y Sistemas de Recomendación

    • Búsqueda y recomendación explotando contenidos generados por usuario
    • Recomendación consciente del contexto
    • Recomendación sobre dominios cruzados
    • Evaluación de sistemas de recomendación
  • E-Gobierno

    • Plataformas electrónicas de presupuestos participativos: sistemas de recomendación y sistemas conversacionales
    • Datos abiertos gubernamentales: sistemas conversacionales y análisis de datos
    • Ciudades inteligentes: sistemas de recomendación y participación ciudadana
    • Textos parlamentarios: recuperación de información basada en semántica
  • Web Semántica Social

    • Recuperación de información y recomendación de contenidos en medios sociales
    • Recuperación de información y recomendación basados en conocimiento y semántica
    • Análisis y procesado de etiquetas sociales
    • Poblado de ontologías automático
  • Aprendizaje Automático

    • Conjuntos de clasificadores
    • Redes neuronales artificiales
    • Algoritmos de clustering
    • Problemas de clasificación desequilibrados