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. / The Web has become a potentially infinite information resour-ce, turning into an essential tool for many daily activities. This resulted in an increase in the amount of information available in users contexts that is not taken into account by current information retrieval systems. This thesis proposes a semisupervised information retrieval technique that helps users to recover context relevant information. The objective of the proposed technique is to reduce the vocabulary gap existing between the knowledge a user has about a specific topic and the relevant documents available in the Web. This thesis presents a method for learning novel terms associated with a thematic context. This is achieved by identifying those terms that are good descriptors and good discriminators of the users current thematic context. In order to evaluate the proposed method, a theoretical framework for the evalua-tion of search mechanisms was developed. This served as a guide for the implementation of an evaluation framework that allowed to compare the techniques proposed in this thesis with other techniques existing in the literature. The experimental evidence indicates that the methods proposed in this thesis present significant improvements over previously published techniques. In addition the evaluation framework was equipped with novel evaluation metrics that favor the exploration of novel material and incorporates a semantic relationship metric between documents. The algorithms developed in this thesis evolve high quality queries, which have the capability of retrieving results that are relevant to the user context. These results have a positive impact on the way users interact with available resources.

As the Web continues to increase both in size and complexity, Web search is a ubiquitous service that allows users to find all kind of information, resources, and activities. However, as the Web evolves so do the needs of the users. Nowadays, users have more complex interests that go beyond of the traditional informational queries. Thus, it is important for Web-search engines, not only to continue answering effectively informational and navigational queries, but also to be able to identify and provide accurate results for new types of queries. This Ph.D. thesis aims to analyze the impact of the query intent in the search behavior of the users. In order to achieve this, we first study the behavior of users with different types of query intent on search engine result pages (SERP), using eye tracking techniques. Our study shows that the query intent of the user affects all the decision process in the SERP. Users with different query intent prefer different type of search results (organic, sponsored), they attend to different main areas of interest (title, snippet, URL, image) and focus on search results with different ranking position. To be able to accurately identify the intent of the user query is an important issue for search engines, as this will provide useful elements that allow them adapting their results to changing user behaviors and needs. Therefore, in this thesis we propose a method to identify automatically the intent behind user queries. Our hypothesis is that the performance of single-faceted classification of queries can be improved by introducing information of multi-faceted training samples into the learning process. Hence, we study a wide set of facets that can be considered for the characterization of the query intent of the user and we investigate whether combining multiple facets can improve the predictability of these facets. Our experimental results show that this idea can significantly improve the quality of the classification. Since most of previous works in query intent classification are oriented to the study of single facets, these results are a first step to an integrated query intent classification model. / A medida que la Web sigue creciendo, tanto en tamaño como en complejidad, la búsqueda Web llega a ser un servicio ubicuo que permite a los usuarios encontrar todo tipo de información, recursos y actividades. Sin embargo, así como la Web evoluciona también lo hacen las necesidades de los usuarios. Hoy en día, los usuarios tienen intereses más complejos que van más allá de las tradicionales consultas informacionales. Por lo tanto, es importante para los motores de búsqueda Web, no solo continuar respondiendo efectivamente las consultas informacionales y navegacionales, sino también identificar y proveer resultados precisos para los nuevos tipos de consultas. El objetivo de esta tesis es analizar el impacto de la intención de la consulta en el comportamiento de búsqueda de los usuarios. Para lograr esto, primero estudiamos el comportamiento de usuarios con diferentes intenciones en las páginas de resultados de motores de búsqueda (SERP). Nuestro estudio muestra que la intención de la consulta afecta todo el proceso de decisión en la SERP. Los usuarios con diferentes intenciones prefieren resultados de búsqueda diferentes (orgánicos, patrocinados), miran diferentes áreas de interés (título, snippet, URL, imagen) y se concentran en resultados con diferente posición en el ranking. Identificar automáticamente la intención de la consulta aportaría elementos valiosos que permitirán a los sistemas de búsqueda adaptar sus resultados a los comportamientos cambiantes del usuario. Por esto, esta tesis propone un método para identificar automáticamente la intención detrás de la consulta. Nuestra hipótesis es que el rendimiento de la clasificación de consultas basada en facetas simples puede ser mejorado con la introducción de ejemplos multi-faceta en el proceso de aprendizaje. Por lo tanto, estudiamos un grupo amplio de facetas e investigamos si la combinación de facetas puede mejorar su predictibilidad. Nuestros resultados muestran que esta idea puede mejorar significativamente la calidad de la clasificación. Dado que la mayoría de trabajos previos están orientados al estudio de facetas individuales, estos resultados son un primer paso hacia un modelo integrado de clasificación de la intención de la consulta.