[en] The expression, "Information Retrieval" (Information Retrieval), refers to automatic processing is carried out in order to respond to a need for information. It includes some aspects of the representation, storage and organization of information and on the other aspects of efficiency in the production of results as a result of consultations. These provide the user with valuable information that is relevant, not only data as far as possible classified and weighted as to their degree of usefulness. There are various classification algorithms have been used. They tend to operate according to a set of premises, which in many cases will be measured or measurable, which will result in different models of information retrieval. Classic models such as Boolean, the vector or probabilistic. Alternative to the classical models, such as finite sets, boolean extended, generalized vector space, that of latent semantic indexing, the neural network, the network of inferences or network of beliefs. We have aimed to give an overview of all of them and a classification. Moreover clustering techniques are techniques of data analysis in which observations are applied according to their similarity. Its fields of application are most diverse: business, microeconomics, GIS, bioinformatics, genomics, image segmentation, natural language processing and a long list that includes aspects we want to address as the classification of documents in Recovery Information. Some have sought to apply the rules of clustering for automated sorting large amounts of information that usually handle directories of many web sites, looking for shared libraries documents in groups, so that they can subsequently be applied to other practical problems such as the grouping of documents obtained from web searches, or viewing of directories. This has been necessary to analyze the various document clustering techniques to analyze their methods and determine which one best fits the classification of documents from web sites and model a process by identifying and characterizing the different phases that combines models of recovery technical information clustering approaches. This addresses a topic of great interest to the user of information technology and communication as the improvement in the location of content to the growing flood of data and its temporality. On the other hand seeks to provide new forms of web portals to present information to complement existing ones.

[es] La expresi?n, ?Recuperaci?n de la Informaci?n? (Information Retrieval), hace referencia al tratamiento automatizado que se lleva a cabo para poder dar respuesta a una necesidad de informaci?n. Engloba por una parte aspectos relacionados con la representaci?n, almacenamiento y organizaci?n de la informaci?n y por otra parte aspectos relacionados con la eficiencia en la presentaci?n de resultados como consecuencia de consultas. Se trata de proporcionar al usuario informaci?n v?lida que le sea relevante, no solamente datos, en la medida de lo posible clasificada o ponderada en cuanto a su grado de utilidad. Son diversos los algoritmos de clasificaci?n que se han utilizado. Suelen operar de acuerdo a un conjunto de premisas, que en muchos casos van a ser medibles o ponderables, que dar?n lugar a los distintos modelos de recuperaci?n de la informaci?n. Modelos cl?sicos como el booleano, el vectorial o el probabil?stico. Modelos alternativos a los cl?sicos, como el de conjuntos finitos, el booleano extendido, el espacio vector generalizado, el de indexaci?n por la sem?ntica latente, el de redes neuronales, el de red de inferencias o el de red de creencias. Se ha pretendido dar una visi?n de conjunto de todos ellos y una clasificaci?n. Por otra parte las t?cnicas de clustering son t?cnicas de an?lisis de datos en las que se aplican las observaciones seg?n su similitud. Sus campos de aplicaci?n son de lo m?s variados: actividades empresariales, microeconom?a, informaci?n geogr?fica, bioinform?tica, gen?mica, segmentaci?n de im?genes, procesamiento del lenguaje natural y un largo etc?tera que incluye aspectos que queremos abordar como es la clasificaci?n de documentos en Recuperaci?n de la Informaci?n. Se ha pretendido aplicar las reglas de clustering para clasificar de forma automatizada grandes cantidades de informaci?n que manejan habitualmente los directorios de muchos portales web, buscando repartir los documentos de colecciones en grupos, de forma que puedan ser aplicados posteriormente a otros problemas pr?cticos como puede ser la agrupaci?n de documentos obtenidos en las b?squedas web, o la visualizaci?n de directorios. Para ello ha sido necesario analizar las distintas t?cnicas de clustering de documentos para analizar sus m?todos y determinar cu?l se adapta mejor a la clasificaci?n de documentos provenientes de sitios web y modelar un proceso determinando y caracterizando sus distintas fases que permita combinar modelos de recuperaci?n de la informaci?n con enfoques de t?cnicas de clustering. De esta forma se aborda un tema de gran inter?s para el usuario de las tecnolog?as de la informaci?n y la comunicaci?n como es la mejora en la localizaci?n de contenidos ante la creciente avalancha de datos y su temporalidad. Por otra parte se busca brindar a los portales web nuevas formas de poder presentar la informaci?n que complementen a las ya existentes.