Metadaten zu den Algorithmen
Die Metadaten zu diesen inkrementellen Algorithmen dienen dem Auswahl- und Vorschlagsalgorithmus als Arbeitsgrundlage. Zum einen handelt es sich dabei um die Angabe, welche Informationen mit dem Algorithmus generiert werden. Auf Basis von Informationen kann die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Ereignis vorliegt, ermittelt werden. Der Algorithmus wird also möglichst solche Algorithmen vorschlagen, die das vorliegende Ereignis weiter eingrenzen, indem viele Ereignisse ausgeschlossen werden oder ein bestimmtes Ereignis verifiziert wird. Zudem sollten Metadaten zur Dauer der Durchführung eines Algorithmus hinterlegt werden. Wenn von fünf möglichen Ereignissen eines innerhalb von sieben Minuten als das mit Sicherheit vorliegende identifiziert werden kann, ist das gut. Können aber vier der Ereignisse in jeweils einer Minute mit Sicherheit ausgeschlossen werden, ist das besser. Abhängig vom konkreten Anwendungsfall können weitere Metadaten zielführend sein.
Kontinuierliche Verbesserung der Metadaten
Initial können die Metadaten als Expertenschätzung erhoben und dokumentiert werden. Der Lern- Algorithmus zur kontinuierlichen Verbesserung der Metadaten überprüft diese in der Praxis und passt sie gegebenenfalls an. Zum Beispiel könnte ein Algorithmus, dessen Dauer ursprünglich zu kurz geschätzt wurde, mit der Zeit weniger häufig vorgeschlagen werden, da seine tatsächliche Dauer nun bekannt ist. Auf diese Weise werden die Metadaten immer besser und der Auswahl- und Vorschlagsalgorithmus kann seine Aufgabe immer besser erfüllen.