Link to the PhD book: http://hdl.handle.net/1854/LU-8530790 When you lookup someting on the web but you don't know exactly which document you are looking for or when you rather want to browse 'surf' information, this is considered exploratory search (on the web). Exploratory search goes beyond simply looking up someting when you want to expand and refine your initial search results. For machines to be able to reveal relationships between the results of your your searches and other queries, both the query and information need to be aligned. The web of today consists more and more of pieces of information interpretable by machines that support this kind of exploration. This PhD thesis focuses on scenarios where users want to explore relationships. In particular in support of scenarios where search results are visualized following a workflow that allows users to refine a search space until the desired level of detail and then expand again. Furthermore there is emphasis on bridging how users see results (visually and textually) and how the same results are represented for machines. This thesis also investigates a technique that optimises indirect connections between search results in terms of serendipity. Finallyt, the techniques are applied to a use case where information about scientific publications, conferences and researchers are related to each other. Experimental results highlight the impact on search efficiency and effectiveness. --- Wanneer gebruikers ‘iets opzoeken‘ op het web en daarbij niet exact weten naar welke documenten ze op zoek zijn of wanneer ze eerder willen bladeren door informatie, spreekt men van verkennend zoeken. Verkennend zoeken gaat ook verder dan iets opzoeken wanneer gebruikers hun initiële zoekresultaten verder willen onderzoeken. Bovendien bestaat het Web steeds meer uit stukjes informatie die zodanig beschreven zijn dat machines ze kunnen verwerken. Opdat zoekopdrachten en vragen die gebruikers stellen ook verbanden tussen resultaten onthullen, moeten zowel de vraagstelling als de informatie op elkaar afgestemd worden. Deze doctoraatsthesis focust daarbij op scenario’s waar gebruikers verbanden willen verkennen. Daarbij gaat het over het visualiseren van zoekresultaten en het ondersteunen van een workflow die toelaat om een zoekruimte te vernauwen tot op het gewenste detailniveau en vervolgens opnieuw te verbreden. Daarnaast is er aandacht voor het het overbruggen van hoe gebruikers zaken te zien krijgen, visueel of tekstueel, en hoe dezelfde zaken gerepresenteerd worden voor machines. Deze thesis onderzoekt een techniek die indirecte verbanden tussen zoekresultaten optimaliseert in functie van hun ‘toevalstreffer’-gehalte. Ten slotte wordt het geheel toegepast in een use case waar informatie over wetenschappelijke publicaties, conferenties en onderzoekers met elkaar in verband worden gebracht. Experimentele resultaten duiden de impact op de zoek-efficiëntie en -effectiviteit.