Prof. Dr. Markus Endres

Projektleitung: Prof. Dr. Markus Endres

Projektmitarbeiter

• Tung Son Tran
• Renukswamy Chikkamath

Projektpartner

• EXASOL
• SoftQuadrat

Laufzeit: 01.11.2021 - 30.04.2024

Zusammenfassung
Ziel des Vorhabens von EXASOL, SoftQuadrat und DKE ist die Konzeption und Entwicklung eines hybriden Datenbanksystems auf Basis von EXASOLDB, welches General Purpose Accelerators (GPAs) zur Beschleunigung von KI-Anwendungen und der damit einhergehenden effizienten Analyse von Big Data ermöglicht. Für die Datenanalyse werden Verfahren aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, u.a. Machine Learning und Deep Learning, direkt in EXASOLDB verfügbar gemacht. Die Anwendung der KI-Algorithmen wird durch spezielle Module sowie einem neuartigen KI-Workflow ermöglicht. Die Integration von Datensynthese-Verfahren basierend auf Neuronalen Netzen wird das Projektvorhaben ergänzen. Daraus resultiert ein hocheffizientes massiv paralleles und verteiltes Datenbanksystem mit GPA Unterstützung, welches die Anwendung von KI in Unternehmen verschiedenster Branchen vereinfacht bzw. überhaupt erst ermöglicht.

Projektträger
Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie (BayVFP, IuK).
Förderkennzeichen DIK0259/01

Projektleitung: Prof. Dr. Markus Endres, Prof. Dr. W. Kießling (Uni Augsburg)

Projektmitarbeiter

• Johannes Kastner
• Dr. Patrick Roocks
• Stefan Wohlfart

Projektpartner

• EXASOL

Laufzeit: 15.02.2016 - 14.05.2017

Zusammenfassung
Das Projekt BigPREF verfolgt folgende Inhalte:

• Bereitstellung von Preference Analytics in BI-Tools
• Konzeption und Entwicklung neuartiger Cluster- und Partitionierungsverfahren für Preference Analytics
• Dominatorensuche für das 2-dimensionale und nas n-dimensionale Problem
• Preference Hadoop - Konzeption von Präferenzanfragen in MapReduce
• Preference Top-k

Projektträger
Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)

Projektleitung: Prof. Dr. W. Kießling (Uni Augsburg)

Projektmitarbeiter

• Prof. Dr. Markus Endres
• Dr. Alfons Huhn
• Patrick Roocks

Projektpartner

• Alpstein Tourismus GmbH & Co. KG

Laufzeit: 01.12.2013 - 15.12.2015

Zusammenfassung
Das Projekt "TSMP" erzielte folgende Ergebnisse:

• Generisches Modell für die Erstellung von Präferenzen
• Präferenzen auf hierarchischen bzw. rekursiven Datenstrukturen
• Präferenzanalyse

Beschreibung
Generisches Modell für die Erstellung von Präferenzen:

Das Modell umfasst folgende Schritte:
Semantisches Modell durch Datenanalyse, Erstellung eines Fragebogens, Bewertung des Fragebogens durch Wissensingenieur bzw. Fragebogenteilnehmer, Auswertung des Fragebogens und schließlich die automatische Generierung von Präferenzen aus der Auswertung.
Diese generische Vorgehensweise eignet sich sowohl für einen modellgetriebenen als auch für einen auf Statistik basierten Ansatz. Zudem wird kein kontrolliertes Vokabular (Closed World Assumption) vorausgesetzt.

Präferenzen auf hierarchischen bzw. rekursiven Datenstrukturen:
Falls für Begriffe eine Ontologie existiert, können Präferenzen analog zur Vererbung bei objektorientierten Sprachen erweitert werden, indem unbewertete Begriffe die Bewertung eines bewerteten Oberbegriffs erhalten.
Die präferenzbasierte Routensuche innerhalb eines Wegenetzes entspricht der Präferenzauswertung in einem Suchbaum, wobei ggf. eine Aggregation von Attributen entlang des Suchpfades erfolgt.
Die präferenzbasierte Urlaubsplanung erzeugt einen Potenz(multi)mengenverband, dessen Elemente jeweils eine Kombination von Aktivitäten umfassen, wobei ebenfalls eine Aggregation bzgl. vorgegebener Attribute für alle Elemente der Kombination berechnet wird. Ausgangspunkt für die Potenzmenge ist eine (Multi-)Menge, die das Ergebnis einer Top-k-Präferenzanfrage ist, die Stereotypen, Regionen und den Kontext (z.B. Wetter) optimal berücksichtigt.

Präferenzanalyse:
Top-k-Präferenzanfragen erzeugen Ergebnisse einer festen Größe k, die für Sterotypen, Regionen und Kontext optimal sind. Indem die Ergebnisse und ihre Qualität miteinander verglichen werden, lassen sich für jede Region geeignete Zielgruppen und dafür passende Aktivitäten ermitteln, wodurch ein zielgruppenorientiertes Marketing ermöglicht wird.

Projektträger
Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)

Projektleitung: Prof. Dr. W. Kießling (Uni Augsburg)

Projektmitarbeiter

• Prof. Dr. Markus Endres
• Dr. Alfons Huhn
• Patrick Roocks

Projektpartner

• EXASOL

Laufzeit: 15.11.2011 - 30.11.2013

Zusammenfassung
Das Projekt verfolgt folgende Ziele:

• Hochperformante Datenanalyse
• Reduzierung der Ergebnismenge auf relevante Daten
• Verarbeitung großer und unstrukturierter Daten (Big Data)

Projektträger
IuK im Auftrag des Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Infrastruktur, Verkehr und Technologie

Projektleitung: Prof. Dr. W. Kießling (Uni Augsburg)

Projektmitarbeiter

• Prof. Dr. Markus Endres,
• Dr. Alfons Huhn
• Patrick Roocks
• Andreas Zelend

Projektpartner

• Alpstein Tourismus GmbH & Co. KG

Laufzeit: 01.11.2010 - 31.10.2011

Zusammenfassung
Ziel des Drittmittelprojektes "PeToMoTo" ist es, die Vorteile einer Präferenzbasierten Suche (preference search) gegenüber der im Ecommerce üblichen Parametrischen Suche (faceted / parametric search) anhand einer mobilen Touristikanwendung nachzuweisen.

Wie Praxiserfahrungen belegen, sind heutige Recommender-Systeme für Tourenplanungen im Outdoor-Bereich wenig zufriedenstellend, insbesondere bei mobilen Einsätzen. Komplexe Geo-Objekte und dynamische Outdoor-Situationen verlangen nach neuen Lösungsansätzen, wobei auch die in sozialen Netzwerken vorhandenen Benutzerpräferenzen gut genutzt werden müssen. Hierfür bildet die Präferenzforschung für Datenbanken einen geeigneten Ausgangspunkt.

Der wissenschaftliche Kern des Projekts umfasst eine Erweiterung des Präferenz- sowie Situationsmodells im Hinblick auf diese Erfordernisse. Diese Innovationen wurden in das am Lehrstuhl existierende Preference-SQL-System für präferenzbasierte Suchanfragen integriert. Das darauf aufbauende Recommender-System generiert vollautomatisch in Kenntnis von Benutzerpräferenzen und Kontextinformationen bestmögliche Tourenempfehlungen. Dazu genügt eine einzige Benutzeranfrage, was insbesondere in unvorhergesehenen Situationen im Gelände essentiell sein kann. Die Integration in eine präferenzbasierte Testversion des Alpstein-Portals outdooractive.com wurde in einem Benchmark evaluiert, wobei eine höhere Kundenzufriedenheit und kürzere Sessionzeiten nachgewiesen werden konnten.

Zusätzlich zur Rollenwahl (Tourist) und den Benutzereingaben werden kontextsensitive Präferenzen aus einem Situationsmodell generiert. Da der Ort - in obiger Abbildung Allgäu - bekannt ist, können mit Hilfe einer Wetter-API die momentanen Wetterbedingungen ermittelt werden, woraus kontextsensitive Präferenzen für Attribute wie z.B. Aktivität, minimale bzw. maximale Höhe dynamisch generiert werden. Die kontextsensitiven Präferenzen werden mit den rollenspezifischen Präferenzen und den aus der Benutzereingabe abgeleiteten Präferenzen in konsistenter Weise verknüpft, so dass nach Absenden der Anfrage nur die gemäß der Bedingungen und Präferenzen optimalen Tourenvorschläge als Ergebnis zurückgeliefert werden (1-click search).

Projektträger
Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)

Zusammenfassung
Präferenzen haben sich in den letzten Jahren immer stärker als ein fundamentales, multidisziplinäres Konzept für mannigfaltige Anwendungsgebiete herauskristallisiert, insbesondere im Bereich der Personalisierung im Zusammenhang mit Datenbanken und Suchmaschinen. Dieser Trend hat sich nochmals durch die immense Popularität von sozialen Netzwerken und mobilen internetgestützten Anwendungen beschleunigt.
Das Forschungsvorhaben "PreferenceSQL für Präferenz-Datenbanken" beschäftigt sich mit der Entwicklung von Verfahren zur Verarbeitung von Präferenzen in Datenbanken, Suchmaschinen und Recommender Systemen.

Projektleitung: Prof. Dr. M. Endres

Web: www.preferencesql.com

• 2024
  • The 28th European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2024)
  • The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024)
  • 26th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2024)
  • 35th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2024)
• 2023
  • The 7th APWeb-WAIM International Joint Conference on Web and Big Data (APWeb-WAIM 2023)
  • International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA 2023)
  • 25th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2023)
  • 34th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2023)
  • The 27th European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2023)
  • The 25th International Database Engineering & Applications Symposium (IDEAS 2023)
  • 15th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR 2023)
• 2022
  • 24th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2022)
  • 33th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2022)
  • 14th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR 2022)
  • The 26thEuropean Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2022)
  • The 6th APWeb-WAIM International Joint Conference on Web and Big Data (APWeb-WAIM 2022)
  • International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA 2022)
• 2021
  • 23th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2021)
  • 32th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2021)
  • The 5th APWeb-WAIM International Joint Conference on Web and Big Data (APWeb-WAIM 2021)
  • 13th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR 2021)
  • The 25th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2021)
• 2020
  • 22th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2020)
  • The 4th APWeb-WAIM International Joint Conference on Web and Big Data (APWeb-WAIM 2020)
  • Sixth International ACM SIGMOD Workshop on Managing and Mining Enriched Geo-Spatial Data (GeoRich 2020)
  • The 24th International Database Engineering & Applications Symposium (IDEAS 2020)
  • 12th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR 2020)
  • The 24th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2020)
  • The 9th International Conference on Data Management Technologies and Applications (DATA 2020)
• 2019
  • 30th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2019)
  • 21th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2019)
  • The 23th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2019)
  • The 23th International Database Engineering & Applications Symposium (IDEAS 2019)
  • 11th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR 2019)
  • The 8th International Conference on Data Management Technologies and Applications (DATA 2019)
  • 18. GI-Fachtagung Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW '19)
• 2018
  • Workshop on Citizen Science Applications and Citizen Science Databases (CSACSD 2018)
  • The 22th International Database Engineering & Applications Symposium (IDEAS 2018)
  • Journal Concurrency and Computation:Practice and Experience (2018)
  • The 15th Web Information Systems and Applications Conference (WISA 2018)
  • The 22th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2018)
  • 20th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2018)
  • 29th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2018)
  • 10th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR 2018)
  • The Asia Pacific Web and Web-Age Information Management Joint Conference on Web and Big Data (APWeb-WAIM 2018)
  • The 7th International Conference on Data Management Technologies and Applications (DATA 2018)
• 2017
  • Journal Knowledge and Information Systems (KAIS 2017)
  • Journal Concurrency and Computation:Practice and Experience (2017)
  • Joint Conference on Web and Big Data (APWeb-WAIM 2017)
  • 19th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2017)
  • 28th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2017)
  • 9th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR 2017)
  • The 21th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2017)
  • The 21th International Database Engineering & Applications Symposium (IDEAS 2017)
  • The 6th International Conference on Data Management Technologies and Applications (DATA 2017)
  • The Eighth International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications (DBKDA 2017)
  • 17. GI-Fachtagung Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW '17)
• 2016
  • 25th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2016)
  • 8th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR 2016)
  • 18th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2016)
  • 27th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2016)
  • The 20th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2016)
  • 10th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling (MPref 2016)
  • The 20th International Database Engineering & Applications Symposium (IDEAS 2016)
  • The 5th International Conference on Data Management Technologies and Applications (DATA 2016)
  • The 18th Asia Pacific Web Conference (APWeb 2016)
• 2015
  • The Eighth International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications (DBKDA 2016)
  • Elsevier Journal of Information Systems (2015)
  • 4th International Conference on Algorithmic Decision Theorey (ADT 2015)
  • Transactions on Large-scale Data- and Knowledge Centered Systems (TLDKS)
  • 24th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2015)
  • The 19th International Database Engineering & Applications Symposium (IDEAS 2015)
  • 26th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2015)
  • 17th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2015)
  • 19th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2015)
  • Mitorganisation und Reviewer des 9th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling (MPref 2015)
  • Australasian Database Conference (ADC 2015)
  • The 17th Asia-Pacific Web Conference (APWeb 2015)
  • The Seventh International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications (DBKDA 2015)
  • 20th International Conference on Database Systems for Advanced Applications, Demo track (DASFAA 2015)
• 2014
  • International Journal of Information and Decision Sciences (IJIDS 2014)
  • 25th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2014)
  • 16th International Conference on Data Warehousing and Knowledge Discovery (DaWaK 2014)
  • 18th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2014)
  • Mitorganisation und Reviewer des 8th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling (MPref 2014)
• 2013
  • Elsevier Journal of Information Systems (2013)
  • 7th International Workshop on Personalized Access, Profile Management, and Context Awareness in Databases (PersDB 2013)
  • International Journal of Information Technology & Decision Making (IJITDM 2013)
  • International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2013)
  • Mitorganisation und Reviewer des 7th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling (MPref 2013)
  • 15. GI-Fachtagung Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW '13)
  • Flexible Query Answering Systems (FQAS)
• 2006
  • Data & Knowledge Engineering (DKE '06)

• 12th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling in conjunction with ECAI 2020, Santiago de Compostela, Spain. Co-organizer
• Präferenzen und Personalisierung in der Informatik in conjunction with BTW 2019, Rostock, Germany. Co-organizer
• 11th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling in conjunction with AAAI 2018, New Orleans, Lousiana, USA. Co-organizer
• Präferenzen und Personalisierung in der Informatik in conjunction with BTW 2017, Stuttgart, Germany. Co-organizer
• 10th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling in conjunction with IJCAI 2016, New York City, USA. Co-organizer
• 9th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling in conjunction with IJCAI 2015, Buenos Aires, Argentinia. Co-organizer
• 8th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling in conjunction with AAAI-14, Quebec City, Canada. Co-organizer
• 7th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling in conjunction with IJCAI 2013, Bejing, China. Co-organizer
• Tutorium "Unsere Empfehlung für Sie: Präferenzen und Personalisierung in der Informatik", zusammen mit Andreas Pfandler von der TU Wien und Uni Siegen. Im Rahmen der Informatik 2016, 46. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik, 26.-30.09.2016, Klagenfurt, Österreich

​2019

Evaluation of Index-Based Skyline Algorithms
M. Endres, E. Glaser
Technical Report, Institute of Computer Science, University of Augsburg, March 2019
2019-01
OPUS

2018

Real-Time Skyline Computation on Data Streams with SLS : Implementation and Experiences
L. Rudenko, M. Endres
Technical Report, Institute of Computer Science, University of Augsburg, July 2018
2018-01
OPUS

2017

Parallel Multi-Level Preference Computation
M. Endres, S. Wohlfart
Technical Report, Institute of Computer Science, University of Augsburg, July 2017
2017-03
OPUS

Multidimensional Clustering Approaches for Pareto-frontiers
J. Kastner, M. Endres
Technical Report, Institute of Computer Science, University of Augsburg, June 2017
2017-02
OPUS

2016

Dominator Search for Skylines
P. Roocks, M. Endres
Technical Report, Institute of Computer Science, University of Augsburg, August 2016
2016-05
OPUS

Preference Structures and their Lattice Representations
M. Endres, T. Preisinger
Technical Report, Institute of Computer Science, University of Augsburg, March 2016
2016-02
OPUS

2015

A Context-Aware and Preference-Driven Vacation Planner for Tourism Regions
A. Huhn, P. Roocks, W. Kießling, M. Soutschek
Technical Report, Institute of Computer Science, University of Augsburg, December 2015
2015-042015
OPUS

2013

Specification and Optimization of Preference (SV-)Grouping Queries
P. Roocks, M. Endres, W. Kießling
Technical Report, Institute of Computer Science, University of Augsburg, March 2013
2013-01
OPUS

2011

Context-Aware Preference Search for Outdoor Activity Platforms
W. Kießling, M. Soutschek, A. Huhn, P. Roocks, M. Endres, S. Mandl, F. Wenzel, A. Zelend
Technical Report, Institute of Computer Science, University of Augsburg, November 2011
2011-15
OPUS

2010

Semi-Skylines and Skyline Snippets
M. Endres, W. Kießling
Technical Report, Institute of Computer Science, University of Augsburg, March 2010
2010-01OPUS

​

• Best Paper Award: R. Chikkamath, Z. Esmaeili, M. Endres: Decoding Health Informatis Patents: Investigating Topic Models for Patent Information Retrieval. International Conference on Health Informatics, Intelligent Systems and Networking Technologies, HINT 2024, MIT, Manipal, India
• Preis für gute Lehre 2016 des Freistaates Bayern: Verliehen durch das bayerische Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft uns Kunst