Caracterización formal y análisis empírico de mecanismos incrementales de búsqueda basados en contexto
LaWeb se ha vuelto un recurso potencialmente infinito de información, transformándose además en una herramienta imprescindible para muchas tareas de la vida diaria. Esto provocó un aumento en la cantidad de información existente en el contexto de los usuarios, que no es tenida en cuenta por los sistemas de recuperación de información actuales. En esta tesis se propone una técnica semisupervisada de recupe-ración de información que ayuda al usuario a recuperar infor-mación relevante para su contexto actual. El objetivo de la misma es contrarrestar la diferencia de vocabulario que pudiera existir entre el conocimiento que tiene el usuario sobre un tema y los documentos relevantes que se encuen-tran en la Web. Esta tesis presenta un método de aprendizaje de nuevos términos asociados a un contexto temático, a través de la identificación de términos que sean buenos descriptores y términos que sean buenos discriminadores del tópico del contexto actual del usuario. Para la evaluación del método propuesto se desarrolló un marco teórico de eva-luación de mecanismos de búsqueda y se implementó una plataforma de evaluación, que además permitió comparar las técnicas desarrolladas en esta tesis con otras técnicas existentes en la literatura. La evidencia experimental muestra que las mejoras alcanzadas son significativas respecto de otros trabajos publicados. Dentro de este marco se desarrolla-ron asimismo nuevas métricas de evaluación que favorecen la exploración de material novedoso y que incorporan una medida de relación semántica entre documentos. Los algorit-mos desarrollados a la largo de esta tesis evolucionan con-sultas de alta calidad, permitiendo recuperar recursos relevan-tes al contexto del usuario, e impactan positivamente en la forma en la que éste interactúa con los recursos que tiene disponibles.
Recuperación de información, Búsqueda web, Inteligencia artificial, Ciencias de la computación
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