O crescimento explosivo e a acessibilidade generalizada da World Wide Web (WWW) levaram ao aumento da atividade de pesquisa na área da recuperação de informação para páginas Web. A WWW é um rico e imenso ambiente em que as páginas se assemelham a uma comunidade grande de elementos conectada através de hiperlinks em razão da semelhança entre o conteúdo das páginas, a popularidade da página, a autoridade sobre o assunto e assim por diante, sabendo-se que, em verdade, quando um autor de uma página a vincula à outra, está concebendo-a como importante para si. Por isso, a estrutura de hiperlink da WWW é conhecida por melhorar significativamente o desempenho das pesquisas para além do uso de estatísticas de distribuição simples de texto. Nesse sentido, a abordagem Hyperlink Induced Topic Search (HITS) introduz duas categorias básicas de páginas Web, hubs e autoridades, que revelam algumas informações semânticas ocultas a partir da estrutura de hiperlink. Em 2005, fizemos uma primeira extensão do HITS, denominada de Extended Hyperlink Induced Topic Search (XHITS), que inseriu duas novas categorias de páginas Web, quais sejam, novidades e portais. Na presente tese, revisamos o XHITS, transformando-o em uma generalização do HITS, ampliando o modelo de duas categorias para várias e apresentando um algoritmo eficiente de aprendizagem de máquina para calibrar o modelo proposto valendo-se de múltiplas categorias latentes. As descobertas aqui expostas indicam que a nova abordagem de aprendizagem fornece um modelo XHITS mais preciso. É importante registrar, por fim, que os experimentos realizados com a coleção ClueWeb09 25TB de páginas da WWW, baixadas em 2009, mostram que o XHITS pode melhorar significativamente a eficácia da pesquisa Web e produzir resultados comparáveis aos do TREC 2009/2010 Web Track, colocando-o na sexta posição, conforme os resultados publicados.