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El grupo de investigación SMILe (Soft Management of Internet and Learning) desarrolla sus trabajos en el ámbito de la aplicación de técnicas de Soft-Computing (en particular de Lógica Borrosa) dentro de la Recuperación de Información en Internet, de Sistemas de Aprendizaje y Ayuda a la Decisión y más recientemente del Análisis de Sentimientos y Opiniones y el Análisis Inteligente de Datos y Big Data. Dentro de este marco de trabajo destacan las aportaciones realizadas en modelos que permiten la búsqueda semántica de información en la Web y otras grandes bases de datos, la gestión eficiente de repositorios dinámicos de documentos, etc. Todas estas contribuciones científicas están marcadas por un profundo enfoque práctico el cual se ve reflejado en las diferentes herramientas de búsqueda y de gestión del conocimiento que se han implementado y puesto en funcionamiento durante los últimos años (FISS, Zoom, GUMSe, BUDI, AGORA, etc.).

The SMILe (Soft Management of Internet and Learning) research team develops his work in the field of application of Soft-Computing techniques (mainly Fuzzy Logic) within the Information Retrieval on the Internet, Learning and Decision Support Systems and more recently Sentiment Analysis and Opinion Mining and Intelligent Data Analysis and Big Data. In this framework, we highlight contributions in models that allow the semantic search of information on the Web and other large databases, the efficient management of dynamic repositories of documents, etc. All these scientific contributions are marked by a deep practical approach which is reflected in the different search and knowledge management tools that have been implemented and put into operation during the last years (FISS, Zoom, GUMSe, BUDI, AGORA, etc.).

• Soft-Computing and Fuzzy Logic theory and applications.
• Collaborative, e-Learning and Learning Object models.
• Knowledge representation and inference models.
• Knowledge-based and Decision Support Systems development.
• Conceptual/Semantic Information Retrieval: Metasearch Engines.
• Sentiment Analysis and Opinion Mining.
• Artificial Intelligence and Machine Learning for Big Data Analytics.