Ähnlichkeitsbasierte Beziehungen wurden für den weiteren Designprozess als Schwerpunkt gewählt. Eine tiefergehende Auseinandersetzung mit den Sammlungsdaten offenbarte eine hohe Heterogenität in der Datenqualität, z.B. in der Datierung und Beschreibung der Objekte. Da die manuelle Anreicherung und Angleichung der Metadaten über den Rahmen des Projekts hinausgingen, wurden Möglichkeiten der algorithmischen Ähnlichkeitsanalyse mittels maschinellen Lernens eruiert. Für die Berechnung von Ähnlichkeiten wurden verschiedene Kombinationen aus Titel- und Bilddaten herangezogen und die resultierenden Layouts auf ihre Plausibilität hin untersucht. Im Designprozess stellte sich eine kombinierte Ähnlichkeitsanalyse, also eine Mischung aus Titel- und Bilddaten in gleicher Gewichtung, für die Platzierung in einem Interface als zielführend heraus, da hier die bestmögliche Durchmischung der Sammlungen erzielt werden konnte.