[en] Recommender systems are a popular technique used in fields such as ecommerce to help users to find the products they need. A particularly successful approach is collaborative filtering, that computes high-quality recommendations based on the preferences of other users with similar tastes or interests. In the past years, many advances to this technique have been developed. However, there is still a lot of work to do regarding the performance and scalability of most approaches. Nowadays, these key aspects are a serious drawback that stops the expansion of these techniques to new domains and applications with huge amounts of data. In this thesis we address several problems of collaborative filtering algorithms. We focus on the development of techniques that can be easily implemented and adapted to the particular needs of each application. First, we have developed simple algorithms whose results are at least similar to those obtained by the complex state of the art techniques. We present the tendencies-based algorithm, which uses a novel approach focused on modeling the differences among users instead of their similarities. We also introduce a variation of the well know neighbor-based algorithms, specially designed for the recommendation task. These techniques, focused on selecting users with similar tastes, present very good results in many domains despite their simplicity. In this thesis we show how the main issues regarding their quality and efficiency can be successfully addressed using techniques similar to those used in the field of Information Retrieval. In particular, we adapt several popular techniques such as query expansion, index compression and distributed approaches based on index partition.

[es] Los sistemas de recomendación ayudan al usuario a seleccionar los productos más adecuados a sus necesidades, lo que explica su indiscutible éxito en dominios como el comercio electrónico. En concreto, la técnica de filtrado colaborativo, basada en las opiniones o preferencias de otros usuarios, es especialmente popular gracias a la calidad que presentan sus recomendaciones, fruto de los avances llevados a cabo en los últimos a~nos. Sin embargo, aspectos como la eficiencia o escalabilidad, entre otros, no han recibido la misma atención y, en consecuencia, suponen una limitación que dificulta su expansión a nuevos dominios y aplicaciones con gran volumen de datos. En esta tesis se abordan diversos problemas que afectan a los algoritmos de filtrado colaborativo, siguiendo una aproximación centrada en el desarrollo de técnicas fáciles de entender, y por tanto de implementar o adaptar a las necesidades concretas de cada entorno. En particular, hemos desarrollado algoritmos sencillos que presentan resultados comparables o incluso superiores a técnicas mucho más complejas. Por un lado, presentamos el algoritmo basado en tendencias, que utiliza un novedoso enfoque consistente en modelar las diferencias entre usuarios en lugar de sus similitudes. Por otro, una variante de los populares algoritmos basados en vecinos, especialmente dise~nada para la recomendación de productos. Estas técnicas, centradas en buscar usuarios con gustos similares, ofrecen muy buenos resultados en multitud de dominios a pesar de su sencillez. En esta tesis veremos como los principales problemas que afectan a su eficacia y rendimiento pueden ser abordados de forma satisfactoria, a partir de soluciones inspiradas en técnicas ampliamente utilizadas en el ámbito de la recuperación de información, tales como la expansión de consultas o la compresión y distribución de índices.