Wie finden wir angesichts zu vieler Informationen die relevantesten Datenbanken? Diese Arbeit stellt Query-Based Sampling vor, eine neuartige Technik zum Erfassen von Ressourcenbeschreibungen zur Verbesserung der Textdatenbankauswahl. Im Gegensatz zu bestehenden Methoden erfordert Query-Based Sampling keine Kooperation von Ressourcenanbietern, wodurch es für Wide-Area-Netzwerke geeignet ist. Die Studie zeigt, dass diese Technik effizient genaue Ressourcenbeschreibungen erstellt, die eine automatische Datenbankauswahl ermöglichen und die Leistung der Informationsabfrage verbessern. Dies stellt einen wichtigen Schritt zur Überwindung der Einschränkungen bestehender Techniken dar.
Diese in ACM Transactions on Information Systems veröffentlichte Arbeit steht im Einklang mit dem Fokus des Journals auf Informationsabfrage, Datenbankmanagement und Informationssystemarchitektur. Die vorgeschlagene Query-Based Sampling-Technik befasst sich direkt mit dem Problem der Ressourcenfindung in groß angelegten Informationssystemen, einem Kernbereich des Interesses des Journals.