Juan Manuel Fernández Luna

[Actualizado a fecha de 16 de octubre de 2020]
En relación a la investigación, sus campos de interés son la recuperación de información y los sistemas de recomendación, donde aplica técnicas de Inteligencia Artificial para resolver problemas de acceso a la información documental.
En su etapa investigadora inicial se centró en la aplicación de los Modelos Gráficos Probabilísticos para facilitar el acceso a la información. El comienzo de la carrera investigadora del solicitante abre en el grupo de investigación TIC-103, al cual pertenece actualmente, una nueva línea de trabajo donde se pretende estudiar la aplicación de los modelos gráficos probabilísticos en general, y las redes Bayesianas en particular, a la problemática de la RI (proyecto FIS PI022147).
A partir de las investigaciones resultantes, se planteó abordar las peculiaridades que tiene la RI estructurada (XML), donde se tenía como objetivo determinar qué partes de los documentos son las más relevantes a las necesidades de información de los usuarios, dentro del marco de los proyectos nacionales CSD2007-00018, TIN2005-02516 y TIN2008-06566-C04-01, del que fue este último investigador principal.
La investigación evolucionó al estudio de estrategias de personalización en los modelos desarrollados, adecuando las salidas a los gustos o preferencias del usuario, así como el uso de otras fuentes de información, como las que se pueden obtener a partir de información proporcionada por otros usuarios en
entornos colaborativos. Nuevas dimensiones como la novedad, diversidad, contexto o tiempo son consideradas en los procesos de RI o recomendación, dentro del proyecto nacional TIN2011-28538-C02-02. Seguidamente y bajo el amparo del TIN2013-42741-P (del que fue investigador principal) se tratan los problemas de adaptabilidad al usuario en los contextos de RI, recomendación y a la clasificación. En el proyecto en vigor con código TIN2016-77902-C3-2-P, del que es co-IP y que finaliza en diciembre de 2020, se están tratando la búsqueda de expertos y el filtrado de documentos. Finalmente, comentar que es co-IP del proyecto PID2019-106758GB-C31, que comenzó en junio de 2020, y en donde se diseñarán técnicas de perfilado de entidades y de recomendación haciendo hincapié en la explicación de los resultados.
En el contexto de estos proyectos de investigación se han publicado la mayoría de los 35 artículos en revistas JCR.
Sobre la transferencia de la investigación, enmarcada en los proyectos de excelencia autonómicos P05-TIC-276 y P09-TIC-4526, esta se ha realizado con el caso del acceso a las colecciones documentales del Parlamento de Andalucía, donde se ha desarrollado un buscador inteligente, SEDA (irutai2.ugr.es/SEDA - registro de la propiedad intelectual GR- 281-12 y GR-282-12), basada en tecnologías de redes bayesianas y diagramas de influencia. Este buscador está abierto al publico en general y a disposición del personal del Parlamento y por los diferentes grupos políticos.