Biografía:
El profesor Dr. Pablo Sánchez Pérez se graduó en Ingeniería Informática en la Universidad Autónoma de Madrid en el año 2016. Obtuvo el título de Doctor en Ingeniería Informática y Telecomunicación en el año 2021 por la misma universidad estando adscrito al grupo de investigación "Information Retrieval Group". Durante sus años de doctorado ha estado investigando acerca en las áreas de recuperación de información y los sistemas de recomendación, publicando artículos tanto en revistas como en conferencias científicas. Igualmente, durante esos años, ha estado impartiendo docencia de prácticas de programación. Además, en el año 2022, obtuvo el premio extraordinario de doctorado en Ingeniería Informática y Telecomunicación en la Universidad Autónoma de Madrid. Actualmente imparte docencia en la Universidad Pontificia Comillas de las asignaturas de Fundamentos de los Sistemas Operativos, Programación, Bases de Datos y Algoritmos y Estructuras de datos en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) y continúa investigando en los temas mencionados.
Áreas de interés:
Aprendizaje automático, sistemas de recomendación, recuperación de información.
Experiencia:
Universidad Autónoma de Madrid Madrid, España.
INVESTIGADOR POSDOCTORAL Julio 2021 - Agosto 2022
•Tarea principal: investigación en sistemas de recomendación (especialmente de puntos de interés) proponiendo y analizando diferentes modelos
en el Grupo de Recuperación de Información de la Universidad Autónoma de Madrid.
Universidad Autónoma de Madrid Madrid, España.
INVESTIGADOR PREDOCTORAL Julio 2018 - Julio 2021
• Tarea principal: uso de información contextual como la secuencialidad y el tiempo en los sistemas de recomendación (principalmente en modelos
basados en vecinos).
Universidad Autónoma de Madrid Madrid, España.
BECARIO DE INVESTIGACIÓN EN EL GRUPO DE INVESTIGACIÓN INFORMATION RETRIEVAL GROUP Septiembre 2016 - Julio 2017
• Desarrollo y estudio de sistemas de recomendación mientras cursaba el máster.
Universidad Autónoma de Madrid Madrid, España.
PROGRAMADOR WEB.Septiembre 2015 - Julio 2016
• Desarrollo de la página web y la base de datos de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid.
Habilidades:
Lenguajes de programación: Java (Nivel alto), Python, Bash, C, SQL (Nivel medio). Facilidad para aprender cualquier lenguaje de programación).
Desarrollo de software: NetBeans, Eclipse y Visual Studio (programación general) PostgreSQL, SQLServer y MySQL (bases de datos).
Sistemas Operativos: Microsoft Windows, GNU/Linux.
Otro software: LaTeX, Microsoft Office, Libre Office.
Otras aptitudes: Responsabilidad, Compromiso, Empatía, Motivación para aprender, Organización.
Intereses de investigación actuales:
Aprendizaje Automático Inteligencia Artificial Sistemas de recomendación Recuperación de información
Sánchez, P., Bellogín, A., Boratto, L., Correction to: Bias characterization, assessment, and mitigation in location-based recommender systems. Data Mining and Knowledge Discovery. Vol. 38, nº. 6, pp. 4233-1 - 4233-1, Noviembre 2024. [Online: Febrero 2024] 
JCR: 2,800 Q2 (2023) - SJR: 1,813 Q1 (2023)
JCR: 16,600 Q1 (2022); 23,800 Q1 (2023) - SJR: 4,457 Q1 (2022); 6,280 Q1 (2023) Sánchez, P., Bellogín, A., On the effects of aggregation strategies for different groups of users in venue recommendation. Information Processing & Management. Vol. 58, nº. 5, pp. 102609-1 - 102609-25, Septiembre 2021. [Online: Febrero 2021]
JCR: 7,466 Q1 (2021); 7,400 Q1 (2023) - SJR: 1,854 Q1 (2021); 2,134 Q1 (2023)
JCR: 4,412 Q1 (2020); 3,000 Q2 (2023) - SJR: 1,092 Q1 (2020); 1,038 Q1 (2023)
JCR: 6,222 Q1 (2020); 7,400 Q1 (2023) - SJR: 1,061 Q1 (2020); 2,134 Q1 (2023)
JCR: 4,787 Q1 (2019); 7,400 Q1 (2023) - SJR: 1,192 Q1 (2019); 2,134 Q1 (2023)
JCR: 4,305 Q1 (2017); 8,100 Q1 (2022) - SJR: Q1 (2017); 2,238 Q1 (2023) 
