[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.

[gl] Os sistemas de recomendación axudan aos usuarios a seleccionar produtos axeitados ás súas necesidades, sendo esta a principal razón do seu indiscutible éxito en dominios como o do comercio electrónico. En concreto, a técnica de filtrado colaborativo, baseada nas opinións ou preferencias doutros usuarios, é especialmente popular grazas á calidade que presentan as súas recomendacións, resultado dos avances realizados nos últimos anos. Porén, aspectos como a eficiencia ou escalabilidade, entre outros, non recibiron a mesma atención e, en consecuencia, supo~nen unha limitación que dificulta a expansión das devanditas técnicas a novos dominios ou aplicaci óns con gran volume de datos. Nesta tese abórdanse varios problemas que afectan aos algoritmos de filtrado colaborativo, seguindo unha aproximación centrada no desenvolvemento de técnicas fáciles de entender, e polo tanto de implementar ou adaptar ás necesidades concretas de cada situación. En particular, desenvolvemos algoritmos sinxelos que acadan resultados comparables ou incluso superiores a outras técnicas moito máis complexas. Por unha parte, presentamos o algoritmo baseado en tendencias, que utiliza unha nova aproximación, consistente en modelar as diferenzas entre usuarios en lugar das súas similitudes. Por otra parte, unha variante dos populares algoritmos baseados en veci~nos, especialmente dese~nada para a recomendación de produtos. Estas técnicas, centradas en procurar usuarios con gustos similares, ofrecen moi vos resultados en multitude de dominios, a pesar da súa simplicidade. Nesta tese veremos como os principais problemas que afectan á súa eficacia e rendemento poden abordarse de forma satisfactoria, a partir de solucións inspiradas en técnicas amplamente utilizadas no ámbito da recuperación de información, tales como a expansión de consultas ou a compresión e distribución de índices.