Desde o seu nascimento, a Ciência da Informação vem estudando métodos para o tratamento automático da informação. Esta pesquisa centrou-se na Recuperação de Informação, área que envolve a aplicação de métodos computacionais no tratamento e recuperação da informação, para avaliar em que medida a Ciência da Computação contribui para o avanço da Ciência da Informação. Inicialmente a Recuperação de Informação é contextualizada no corpo interdisciplinar da Ciência da Informação e são apresentados os elementos básicos do processo de recuperação de informação. Os modelos computacionais de recuperação de informação são analisados a partir da categorização em “quantitativos" e “dinâmicos". Algumas técnicas de processamento da linguagem natural utilizadas na recuperação de informação são igualmente discutidas. No contexto atual da Web são apresentadas as técnicas de representação e recuperação da informação desde os mecanismos de busca até a Web Semântica. Conclui-se que, apesar da inquestionável importância dos métodos e técnicas computacionais no tratamento da informação, estas se configuram apenas como ferramentas auxiliares, pois utilizam uma conceituação de “informação" extremamente restrita em relação àquela utilizada pela Ciência da Informação / Since its birth, Information Science has been studying methods for the automatic treatment of information. This research has focused on Information Retrieval, an area that involves the application of computational methods in the treatment and retrieval of information, in order to assess how Computer Science contributes to the progress of Information Science. Initially, Information Retrieval is contextualized in the interdisciplinary body of Information Science and, after that, the basic elements of the information retrieval process are presented. Computational models related to information retrieval are analyzed according to "quantitative" and "dynamic" categories. Some natural language processing techniques used in information retrieval are equally discussed. In the current context of the Web, the techniques of information retrieval are presented, from search engines to the Semantic Web. It can be concluded that in spite of the unquestionable importance of the computational methods and techniques for dealing with information, they are regarded only as auxiliary tools, because their concept of "information" is extremely restrict in relation to that used by the Information Science.

Desde o seu nascimento, a Ciência da Informação vem estudando métodos para o tratamento automático da informação. Esta pesquisa centrou-se na Recuperação de Informação, área que envolve a aplicação de métodos computacionais no tratamento e recuperação da informação, para avaliar em que medida a Ciência da Computação contribui para o avanço da Ciência da Informação. Inicialmente a Recuperação de Informação é contextualizada no corpo interdisciplinar da Ciência da Informação e são apresentados os elementos básicos do processo de recuperação de informação. Os modelos computacionais de recuperação de informação são analisados a partir da categorização em “quantitativos” e “dinâmicos”. Algumas técnicas de processamento da linguagem natural utilizadas na recuperação de informação são igualmente discutidas. No contexto atual da Web são apresentadas as técnicas de representação e recuperação da informação desde os mecanismos de busca até a Web Semântica. Conclui-se que, apesar da inquestionável importância dos métodos e técnicas computacionais no tratamento da informação, estas se configuram apenas como ferramentas auxiliares, pois utilizam uma conceituação de “informação” extremamente restrita em relação àquela utilizada pela Ciência da Informação / Since its birth, Information Science has been studying methods for the automatic treatment of information. This research has focused on Information Retrieval, an area that involves the application of computational methods in the treatment and retrieval of information, in order to assess how Computer Science contributes to the progress of Information Science. Initially, Information Retrieval is contextualized in the interdisciplinary body of Information Science and, after that, the basic elements of the information retrieval process are presented. Computational models related to information retrieval are analyzed according to "quantitative" and "dynamic" categories. Some natural language processing techniques used in information retrieval are equally discussed. In the current context of the Web, the techniques of information retrieval are presented, from search engines to the Semantic Web. It can be concluded that in spite of the unquestionable importance of the computational methods and techniques for dealing with information, they are regarded only as auxiliary tools, because their concept of "information" is extremely restrict in relation to that used by the Information Science.

Cette thèse s’inscrit dans le domaine de la recherche d’information (RI) et la recommandation de lecture. Elle a pour objets :— La création de nouvelles approches de recherche de documents utilisant des techniques de combinaison de résultats, d’agrégation de données sociales et de reformulation de requêtes ;— La création d’une approche de recommandation utilisant des méthodes de RI et les graphes entre les documents. Deux collections de documents ont été utilisées. Une collection qui provient de l’évaluation CLEF (tâche Social Book Search - SBS) et la deuxième issue du domaine des sciences humaines et sociales (OpenEdition, principalement Revues.org). La modélisation des documents de chaque collection repose sur deux types de relations :— Dans la première collection (CLEF SBS), les documents sont reliés avec des similarités calculées par Amazon qui se basent sur plusieurs facteurs (achats des utilisateurs, commentaires, votes, produits achetés ensemble, etc.) ;— Dans la deuxième collection (OpenEdition), les documents sont reliés avec des relations de citations (à partir des références bibliographiques).Le manuscrit est structuré en deux parties. La première partie «état de l’art» regroupe une introduction générale, un état de l’art sur la RI et sur les systèmes de recommandation. La deuxième partie «contributions» regroupe un chapitre sur la détection de comptes rendus de lecture au sein de la collection OpenEdition (Revues.org), un chapitre sur les méthodes de RI utilisées sur des requêtes complexes et un dernier chapitre qui traite l’approche de recommandation proposée qui se base sur les graphes. / This thesis deals with the field of information retrieval and the recommendation of reading. It has for objects:— The creation of new approach of document retrieval and recommendation using techniques of combination of results, aggregation of social data and reformulation of queries;— The creation of an approach of recommendation using methods of information retrieval and graph theories.Two collections of documents were used. First one is a collection which is provided by CLEF (Social Book Search - SBS) and the second from the platforms of electronic sources in Humanities and Social Sciences OpenEdition.org (Revues.org). The modelling of the documents of every collection is based on two types of relations:— For the first collection (SBS), documents are connected with similarity calculated by Amazon which is based on several factors (purchases of the users, the comments, the votes, products bought together, etc.);— For the second collection (OpenEdition), documents are connected with relations of citations, extracted from bibliographical references.We show that the proposed approaches bring in most of the cases gain in the performances of research and recommendation. The manuscript is structured in two parts. The first part "state of the art" includes a general introduction, a state of the art of informationretrieval and recommender systems. The second part "contributions" includes a chapter on the detection of reviews of books in Revues.org; a chapter on the methods of IR used on complex queries written in natural language and last chapter which handles the proposed approach of recommendation which is based on graph.