An Agent Framework for Dynamic Health Data Aggregation for Research Purposes

This paper presents a model of a MAS framework for dynamic aggregation of population health data for research purposes. The contribution of the paper is twofold: First, it describes a MAS architecture that allows one to built on the fly anonymized databases from the distributed sources of data. Second, it shows how to improve the utility of the data with the growth of the database

A Multiagent System for Dynamic Data Aggregation in Medical Research

The collection of medical data for research purposes is a challenging and long-lasting process. In an effort to accelerate and facilitate this process we propose a new framework for dynamic aggregation of medical data from distributed sources. We use agent-based coordination between medical and research institutions. Our system employs principles of peer-to-peer network organization and coordination models to search over already constructed distributed databases and to identify the potential contributors when a new database has to be built. Our framework takes into account both the requirements of a research study and current data availability. This leads to better definition of database characteristics such as schema, content, and privacy parameters. We show that this approach enables a more efficient way to collect data for medical research

Preventing Inferences through Data Dependencies on Sensitive Data

Simply restricting the computation to non-sensitive part of the data may lead to inferences on sensitive data through data dependencies. Inference control from data dependencies has been studied in the prior work. However, existing solutions either detect and deny queries which may lead to leakage – resulting in poor utility, or only protects against exact reconstruction of the sensitive data – resulting in poor security. In this paper, we present a novel security model called full deniability. Under this stronger security model, any information inferred about sensitive data from non-sensitive data is considered as a leakage. We describe algorithms for efficiently implementing full deniability on a given database instance with a set of data dependencies and sensitive cells. Using experiments on two different datasets, we demonstrate that our approach protects against realistic adversaries while hiding only minimal number of additional non-sensitive cells and scales well with database size and sensitive data

Searching and mining in enriched geo-spatial data

The emergence of new data collection mechanisms in geo-spatial applications paired with a heightened tendency of users to volunteer information provides an ever-increasing flow of data of high volume, complex nature, and often associated with inherent uncertainty. Such mechanisms include crowdsourcing, automated knowledge inference, tracking, and social media data repositories. Such data bearing additional information from multiple sources like probability distributions, text or numerical attributes, social context, or multimedia content can be called multi-enriched. Searching and mining this abundance of information holds many challenges, if all of the data's potential is to be released. This thesis addresses several major issues arising in that field, namely path queries using multi-enriched data, trend mining in social media data, and handling uncertainty in geo-spatial data. In all cases, the developed methods have made significant contributions and have appeared in or were accepted into various renowned international peer-reviewed venues. A common use of geo-spatial data is path queries in road networks where traditional methods optimise results based on absolute and ofttimes singular metrics, i.e., finding the shortest paths based on distance or the best trade-off between distance and travel time. Integrating additional aspects like qualitative or social data by enriching the data model with knowledge derived from sources as mentioned above allows for queries that can be issued to fit a broader scope of needs or preferences. This thesis presents two implementations of incorporating multi-enriched data into road networks. In one case, a range of qualitative data sources is evaluated to gain knowledge about user preferences which is subsequently matched with locations represented in a road network and integrated into its components. Several methods are presented for highly customisable path queries that incorporate a wide spectrum of data. In a second case, a framework is described for resource distribution with reappearance in road networks to serve one or more clients, resulting in paths that provide maximum gain based on a probabilistic evaluation of available resources. Applications for this include finding parking spots. Social media trends are an emerging research area giving insight in user sentiment and important topics. Such trends consist of bursts of messages concerning a certain topic within a time frame, significantly deviating from the average appearance frequency of the same topic. By investigating the dissemination of such trends in space and time, this thesis presents methods to classify trend archetypes to predict future dissemination of a trend. Processing and querying uncertain data is particularly demanding given the additional knowledge required to yield results with probabilistic guarantees. Since such knowledge is not always available and queries are not easily scaled to larger datasets due to the #P-complete nature of the problem, many existing approaches reduce the data to a deterministic representation of its underlying model to eliminate uncertainty. However, data uncertainty can also provide valuable insight into the nature of the data that cannot be represented in a deterministic manner. This thesis presents techniques for clustering uncertain data as well as query processing, that take the additional information from uncertainty models into account while preserving scalability using a sampling-based approach, while previous approaches could only provide one of the two. The given solutions enable the application of various existing clustering techniques or query types to a framework that manages the uncertainty.Das Erscheinen neuer Methoden zur Datenerhebung in räumlichen Applikationen gepaart mit einer erhöhten Bereitschaft der Nutzer, Daten über sich preiszugeben, generiert einen stetig steigenden Fluss von Daten in großer Menge, komplexer Natur, und oft gepaart mit inhärenter Unsicherheit. Beispiele für solche Mechanismen sind Crowdsourcing, automatisierte Wissensinferenz, Tracking, und Daten aus sozialen Medien. Derartige Daten, angereichert mit mit zusätzlichen Informationen aus verschiedenen Quellen wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Text- oder numerische Attribute, sozialem Kontext, oder Multimediainhalten, werden als multi-enriched bezeichnet. Suche und Datamining in dieser weiten Datenmenge hält viele Herausforderungen bereit, wenn das gesamte Potenzial der Daten genutzt werden soll. Diese Arbeit geht auf mehrere große Fragestellungen in diesem Feld ein, insbesondere Pfadanfragen in multi-enriched Daten, Trend-mining in Daten aus sozialen Netzwerken, und die Beherrschung von Unsicherheit in räumlichen Daten. In all diesen Fällen haben die entwickelten Methoden signifikante Forschungsbeiträge geleistet und wurden veröffentlicht oder angenommen zu diversen renommierten internationalen, von Experten begutachteten Konferenzen und Journals. Ein gängiges Anwendungsgebiet räumlicher Daten sind Pfadanfragen in Straßennetzwerken, wo traditionelle Methoden die Resultate anhand absoluter und oft auch singulärer Maße optimieren, d.h., der kürzeste Pfad in Bezug auf die Distanz oder der beste Kompromiss zwischen Distanz und Reisezeit. Durch die Integration zusätzlicher Aspekte wie qualitativer Daten oder Daten aus sozialen Netzwerken als Anreicherung des Datenmodells mit aus diesen Quellen abgeleitetem Wissen werden Anfragen möglich, die ein breiteres Spektrum an Anforderungen oder Präferenzen erfüllen. Diese Arbeit präsentiert zwei Ansätze, solche multi-enriched Daten in Straßennetze einzufügen. Zum einen wird eine Reihe qualitativer Datenquellen ausgewertet, um Wissen über Nutzerpräferenzen zu generieren, welches darauf mit Örtlichkeiten im Straßennetz abgeglichen und in das Netz integriert wird. Diverse Methoden werden präsentiert, die stark personalisierbare Pfadanfragen ermöglichen, die ein weites Spektrum an Daten mit einbeziehen. Im zweiten Fall wird ein Framework präsentiert, das eine Ressourcenverteilung im Straßennetzwerk modelliert, bei der einmal verbrauchte Ressourcen erneut auftauchen können. Resultierende Pfade ergeben einen maximalen Ertrag basieren auf einer probabilistischen Evaluation der verfügbaren Ressourcen. Eine Anwendung ist die Suche nach Parkplätzen. Trends in sozialen Medien sind ein entstehendes Forscchungsgebiet, das Einblicke in Benutzerverhalten und wichtige Themen zulässt. Solche Trends bestehen aus großen Mengen an Nachrichten zu einem bestimmten Thema innerhalb eines Zeitfensters, so dass die Auftrittsfrequenz signifikant über den durchschnittlichen Level liegt. Durch die Untersuchung der Fortpflanzung solcher Trends in Raum und Zeit präsentiert diese Arbeit Methoden, um Trends nach Archetypen zu klassifizieren und ihren zukünftigen Weg vorherzusagen. Die Anfragebearbeitung und Datamining in unsicheren Daten ist besonders herausfordernd, insbesondere im Hinblick auf das notwendige Zusatzwissen, um Resultate mit probabilistischen Garantien zu erzielen. Solches Wissen ist nicht immer verfügbar und Anfragen lassen sich aufgrund der \P-Vollständigkeit des Problems nicht ohne Weiteres auf größere Datensätze skalieren. Dennoch kann Datenunsicherheit wertvollen Einblick in die Struktur der Daten liefern, der mit deterministischen Methoden nicht erreichbar wäre. Diese Arbeit präsentiert Techniken zum Clustering unsicherer Daten sowie zur Anfragebearbeitung, die die Zusatzinformation aus dem Unsicherheitsmodell in Betracht ziehen, jedoch gleichzeitig die Skalierbarkeit des Ansatzes auf große Datenmengen sicherstellen

Exploring attributes, sequences, and time in Recommender Systems: From classical to Point-of-Interest recommendation

Tesis Doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingenieria Informática. Fecha de lectura: 08-07-2021Since the emergence of the Internet and the spread of digital communications throughout the world, the amount of data stored on the Web has been growing exponentially. In this new digital era, a large number of companies have emerged with the purpose of ltering the information available on the web and provide users with interesting items. The algorithms and models used to recommend these items are called Recommender Systems. These systems are applied to a large number of domains, from music, books, or movies to dating or Point-of-Interest (POI), which is an increasingly popular domain where users receive recommendations of di erent places when they arrive to a city. In this thesis, we focus on exploiting the use of contextual information, especially temporal and sequential data, and apply it in novel ways in both traditional and Point-of-Interest recommendation. We believe that this type of information can be used not only for creating new recommendation models but also for developing new metrics for analyzing the quality of these recommendations. In one of our rst contributions we propose di erent metrics, some of them derived from previously existing frameworks, using this contextual information. Besides, we also propose an intuitive algorithm that is able to provide recommendations to a target user by exploiting the last common interactions with other similar users of the system. At the same time, we conduct a comprehensive review of the algorithms that have been proposed in the area of POI recommendation between 2011 and 2019, identifying the common characteristics and methodologies used. Once this classi cation of the algorithms proposed to date is completed, we design a mechanism to recommend complete routes (not only independent POIs) to users, making use of reranking techniques. In addition, due to the great di culty of making recommendations in the POI domain, we propose the use of data aggregation techniques to use information from di erent cities to generate POI recommendations in a given target city. In the experimental work we present our approaches on di erent datasets belonging to both classical and POI recommendation. The results obtained in these experiments con rm the usefulness of our recommendation proposals, in terms of ranking accuracy and other dimensions like novelty, diversity, and coverage, and the appropriateness of our metrics for analyzing temporal information and biases in the recommendations producedDesde la aparici on de Internet y la difusi on de las redes de comunicaciones en todo el mundo, la cantidad de datos almacenados en la red ha crecido exponencialmente. En esta nueva era digital, han surgido un gran n umero de empresas con el objetivo de ltrar la informaci on disponible en la red y ofrecer a los usuarios art culos interesantes. Los algoritmos y modelos utilizados para recomendar estos art culos reciben el nombre de Sistemas de Recomendaci on. Estos sistemas se aplican a un gran n umero de dominios, desde m usica, libros o pel culas hasta las citas o los Puntos de Inter es (POIs, en ingl es), un dominio cada vez m as popular en el que los usuarios reciben recomendaciones de diferentes lugares cuando llegan a una ciudad. En esta tesis, nos centramos en explotar el uso de la informaci on contextual, especialmente los datos temporales y secuenciales, y aplicarla de forma novedosa tanto en la recomendaci on cl asica como en la recomendaci on de POIs. Creemos que este tipo de informaci on puede utilizarse no s olo para crear nuevos modelos de recomendaci on, sino tambi en para desarrollar nuevas m etricas para analizar la calidad de estas recomendaciones. En una de nuestras primeras contribuciones proponemos diferentes m etricas, algunas derivadas de formulaciones previamente existentes, utilizando esta informaci on contextual. Adem as, proponemos un algoritmo intuitivo que es capaz de proporcionar recomendaciones a un usuario objetivo explotando las ultimas interacciones comunes con otros usuarios similares del sistema. Al mismo tiempo, realizamos una revisi on exhaustiva de los algoritmos que se han propuesto en el a mbito de la recomendaci o n de POIs entre 2011 y 2019, identi cando las caracter sticas comunes y las metodolog as utilizadas. Una vez realizada esta clasi caci on de los algoritmos propuestos hasta la fecha, dise~namos un mecanismo para recomendar rutas completas (no s olo POIs independientes) a los usuarios, haciendo uso de t ecnicas de reranking. Adem as, debido a la gran di cultad de realizar recomendaciones en el ambito de los POIs, proponemos el uso de t ecnicas de agregaci on de datos para utilizar la informaci on de diferentes ciudades y generar recomendaciones de POIs en una determinada ciudad objetivo. En el trabajo experimental presentamos nuestros m etodos en diferentes conjuntos de datos tanto de recomendaci on cl asica como de POIs. Los resultados obtenidos en estos experimentos con rman la utilidad de nuestras propuestas de recomendaci on en t erminos de precisi on de ranking y de otras dimensiones como la novedad, la diversidad y la cobertura, y c omo de apropiadas son nuestras m etricas para analizar la informaci on temporal y los sesgos en las recomendaciones producida

Searching and mining in enriched geo-spatial data

The emergence of new data collection mechanisms in geo-spatial applications paired with a heightened tendency of users to volunteer information provides an ever-increasing flow of data of high volume, complex nature, and often associated with inherent uncertainty. Such mechanisms include crowdsourcing, automated knowledge inference, tracking, and social media data repositories. Such data bearing additional information from multiple sources like probability distributions, text or numerical attributes, social context, or multimedia content can be called multi-enriched. Searching and mining this abundance of information holds many challenges, if all of the data's potential is to be released. This thesis addresses several major issues arising in that field, namely path queries using multi-enriched data, trend mining in social media data, and handling uncertainty in geo-spatial data. In all cases, the developed methods have made significant contributions and have appeared in or were accepted into various renowned international peer-reviewed venues. A common use of geo-spatial data is path queries in road networks where traditional methods optimise results based on absolute and ofttimes singular metrics, i.e., finding the shortest paths based on distance or the best trade-off between distance and travel time. Integrating additional aspects like qualitative or social data by enriching the data model with knowledge derived from sources as mentioned above allows for queries that can be issued to fit a broader scope of needs or preferences. This thesis presents two implementations of incorporating multi-enriched data into road networks. In one case, a range of qualitative data sources is evaluated to gain knowledge about user preferences which is subsequently matched with locations represented in a road network and integrated into its components. Several methods are presented for highly customisable path queries that incorporate a wide spectrum of data. In a second case, a framework is described for resource distribution with reappearance in road networks to serve one or more clients, resulting in paths that provide maximum gain based on a probabilistic evaluation of available resources. Applications for this include finding parking spots. Social media trends are an emerging research area giving insight in user sentiment and important topics. Such trends consist of bursts of messages concerning a certain topic within a time frame, significantly deviating from the average appearance frequency of the same topic. By investigating the dissemination of such trends in space and time, this thesis presents methods to classify trend archetypes to predict future dissemination of a trend. Processing and querying uncertain data is particularly demanding given the additional knowledge required to yield results with probabilistic guarantees. Since such knowledge is not always available and queries are not easily scaled to larger datasets due to the #P-complete nature of the problem, many existing approaches reduce the data to a deterministic representation of its underlying model to eliminate uncertainty. However, data uncertainty can also provide valuable insight into the nature of the data that cannot be represented in a deterministic manner. This thesis presents techniques for clustering uncertain data as well as query processing, that take the additional information from uncertainty models into account while preserving scalability using a sampling-based approach, while previous approaches could only provide one of the two. The given solutions enable the application of various existing clustering techniques or query types to a framework that manages the uncertainty.Das Erscheinen neuer Methoden zur Datenerhebung in räumlichen Applikationen gepaart mit einer erhöhten Bereitschaft der Nutzer, Daten über sich preiszugeben, generiert einen stetig steigenden Fluss von Daten in großer Menge, komplexer Natur, und oft gepaart mit inhärenter Unsicherheit. Beispiele für solche Mechanismen sind Crowdsourcing, automatisierte Wissensinferenz, Tracking, und Daten aus sozialen Medien. Derartige Daten, angereichert mit mit zusätzlichen Informationen aus verschiedenen Quellen wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Text- oder numerische Attribute, sozialem Kontext, oder Multimediainhalten, werden als multi-enriched bezeichnet. Suche und Datamining in dieser weiten Datenmenge hält viele Herausforderungen bereit, wenn das gesamte Potenzial der Daten genutzt werden soll. Diese Arbeit geht auf mehrere große Fragestellungen in diesem Feld ein, insbesondere Pfadanfragen in multi-enriched Daten, Trend-mining in Daten aus sozialen Netzwerken, und die Beherrschung von Unsicherheit in räumlichen Daten. In all diesen Fällen haben die entwickelten Methoden signifikante Forschungsbeiträge geleistet und wurden veröffentlicht oder angenommen zu diversen renommierten internationalen, von Experten begutachteten Konferenzen und Journals. Ein gängiges Anwendungsgebiet räumlicher Daten sind Pfadanfragen in Straßennetzwerken, wo traditionelle Methoden die Resultate anhand absoluter und oft auch singulärer Maße optimieren, d.h., der kürzeste Pfad in Bezug auf die Distanz oder der beste Kompromiss zwischen Distanz und Reisezeit. Durch die Integration zusätzlicher Aspekte wie qualitativer Daten oder Daten aus sozialen Netzwerken als Anreicherung des Datenmodells mit aus diesen Quellen abgeleitetem Wissen werden Anfragen möglich, die ein breiteres Spektrum an Anforderungen oder Präferenzen erfüllen. Diese Arbeit präsentiert zwei Ansätze, solche multi-enriched Daten in Straßennetze einzufügen. Zum einen wird eine Reihe qualitativer Datenquellen ausgewertet, um Wissen über Nutzerpräferenzen zu generieren, welches darauf mit Örtlichkeiten im Straßennetz abgeglichen und in das Netz integriert wird. Diverse Methoden werden präsentiert, die stark personalisierbare Pfadanfragen ermöglichen, die ein weites Spektrum an Daten mit einbeziehen. Im zweiten Fall wird ein Framework präsentiert, das eine Ressourcenverteilung im Straßennetzwerk modelliert, bei der einmal verbrauchte Ressourcen erneut auftauchen können. Resultierende Pfade ergeben einen maximalen Ertrag basieren auf einer probabilistischen Evaluation der verfügbaren Ressourcen. Eine Anwendung ist die Suche nach Parkplätzen. Trends in sozialen Medien sind ein entstehendes Forscchungsgebiet, das Einblicke in Benutzerverhalten und wichtige Themen zulässt. Solche Trends bestehen aus großen Mengen an Nachrichten zu einem bestimmten Thema innerhalb eines Zeitfensters, so dass die Auftrittsfrequenz signifikant über den durchschnittlichen Level liegt. Durch die Untersuchung der Fortpflanzung solcher Trends in Raum und Zeit präsentiert diese Arbeit Methoden, um Trends nach Archetypen zu klassifizieren und ihren zukünftigen Weg vorherzusagen. Die Anfragebearbeitung und Datamining in unsicheren Daten ist besonders herausfordernd, insbesondere im Hinblick auf das notwendige Zusatzwissen, um Resultate mit probabilistischen Garantien zu erzielen. Solches Wissen ist nicht immer verfügbar und Anfragen lassen sich aufgrund der \P-Vollständigkeit des Problems nicht ohne Weiteres auf größere Datensätze skalieren. Dennoch kann Datenunsicherheit wertvollen Einblick in die Struktur der Daten liefern, der mit deterministischen Methoden nicht erreichbar wäre. Diese Arbeit präsentiert Techniken zum Clustering unsicherer Daten sowie zur Anfragebearbeitung, die die Zusatzinformation aus dem Unsicherheitsmodell in Betracht ziehen, jedoch gleichzeitig die Skalierbarkeit des Ansatzes auf große Datenmengen sicherstellen

Distributed Time Series Analytics

In recent years time series data has become ubiquitous thanks to affordable sensors and advances in embedded technology. Large amount of time-series data are continuously produced in a wide spectrum of applications, such as sensor networks, medical monitoring and so on. Availability of such large scale time series data highlights the importance of of scalable data management, efï¬cient querying and analysis. Meanwhile, in the online setting time series carries invaluable information and knowledge about the real-time status of involved entities or monitored phenomena, which calls for online time series data mining for serving timely decision making or event detection. In this thesis we aim to address these important issues pertaining to scalable and distributed analytics techniques for massive time series data. Concretely, this thesis is centered around the following three topics: As the number of sensors that pervade our lives signiï¬cantly increases (e.g., environmental sensors, mobile phone sensors, IoT applications, etc.), the efï¬cient management of massive amount of time series from such sensors is becoming increasingly important. The inï¬nite nature of sensor data poses a serious challenge for query processing even in a cloud infrastructure. Traditional raw sensor data management systems based on relational databases lack scalability to accommodate large scale sensor data efï¬ciently. Thus, distributed key-value stores in the cloud are becoming a prime tool to manage sensor data. However, currently there are no techniques for indexing and/or query optimization of the model-view sensor time series data in the cloud. In Chapter 2, we propose an innovative index for modeled segments in key-value stores, namely KVI-index. KVI-index consists of two interval indices on the time and sensor value dimensions respectively, each of which has an in-memory search tree and a secondary list materialized in the key-value store. The dramatic increase in the availability of data streams fuels the development of many distributed real-time computation engines (e.g., Storm, Samza, Spark Streaming, S4 etc.). In Chapter 3, we focus on a fundamental time series mining task in such a new computation paradigm, namely continuously mining dynamic (lagged) correlations in time series via a distributed real-time computation engine. Correlations reveal the hidden and temporal interactions across time series and are widely used in scientiï¬c data analysis, data-driven event detection, ï¬nance markets and so on. We propose the P2H framework consisting of a parallelism-partitioning based data shufï¬ing and a hypercube structure based computation pruning method, so as to enhance both the communication and computation efï¬ciency for mining correlations in the distributed context. In numerous real-world applications large datasets collected from observations and measurements of physical entities are inevitably noisy and contain outliers. The outliers in such large and noisy datasets can dramatically degrade the performance of standard distributed machine learning approaches such as s regression trees. In Chapter 4 we present a novel distributed regression tree approach that utilizes robust regression statistics, statistics that are more robust to outliers, for handling large and noisy datasets. Then we present an adaptive gradient learning method for recurrent neural networks (RNN) to forecast streaming time series in the presence of both outliers and change points

Query processing in complex modern traffic networks

The transport sector generates about one quarter of all greenhouse gas emissions worldwide. In the European Union (EU), passenger cars and light-duty trucks make up for over half of these traffic-related emissions. It is evident that everyday traffic is a serious environmental threat. At the same time, transport is a key factor for the ambitious EU climate goals; among them, for instance, the reduction of greenhouse gas emissions by 85 to 90 percent in the next 35 years. This thesis investigates complex traffic networks and their requirements from a computer science perspective. Modeling of and query processing in modern traffic networks are pivotal topics. Challenging theoretical problems are examined from different perspectives, novel algorithmic solutions are provided. Practical problems are investigated and solved, for instance, employing qualitative crowdsourced information and sensor data of various sources. Modern traffic networks are often modeled as graphs, i.e., defined by sets of nodes and edges. In conventional graphs, the edges are assigned numerical weights, for instance, reflecting cost criteria like distance or travel time. In multicriteria networks, the edges reflect multiple, possibly dynamically changing cost criteria. While these networks allow for diverse queries and meaningful insight, query processing usually is significantly more complex. Novel means for computation are required to keep query processing efficient. The crucial task of computing optimal paths is particularly expensive under multiple criteria. The most established set of optimal paths in multicriteria networks is referred to as path skyline (or set of pareto-optimal paths). Until now, computing the path skyline either required extensive precomputation or networks of minor size or complexity. Neither of these demands can be made on modern traffic networks. This thesis presents a novel method which makes on-the-fly computation of path skylines possible, even in dynamic networks with three or more cost criteria. Another problem examined is the exponentially growth of path skylines. The number of elements in a path skyline is potentially exponential in the number of cost criteria and the number of edges between start and target. This often produces less meaningful results, sometimes hindering usability. These drawbacks emphasize the importance of the linear path skyline which is investigated in this thesis. The linear path skyline is based on a different notion of optimality. By the notion of optimality, the linear path skyline is a subset of the conventional path skyline but in general contains less and more diverse elements. Thus, the linear path skyline facilitates interpretation while in general reducing computational effort. This topic is first studied in networks with two cost criteria and subsequently extended to more cost criteria. These cost criteria are not limited to purely quantitative measures like distance and travel time. This thesis examines the integration of qualitative information into abstractly modeled road networks. It is proposed to mine crowdsourced data for qualitative information and use this information to enrich road network graphs. These enriched networks may in turn be used to produce routing suggestions which reflect an opinion of the crowd. From data processing to knowledge extracting, network enrichment and route computation, the possibilities and challenges of crowdsourced data as a source for information are surveyed. Additionally, this thesis substantiates the practicability of network enrichment in real-world experiments. The description of a demonstration framework which applies some of the presented methods to the use case of tourist route recommendation serves as an example. The methods may also be applied to a novel graph-based routing problem proposed in this thesis. The problem extends the family of Orienteering Problems which find frequent application in tourist routing and other tasks. An approximate solution to this NP-hard problem is presented and evaluated on a large scale, real-world, time-dependent road network. Another central aspect of modern traffic networks is the integration of sensor data, often referred to as telematics. Nowadays, manifold sensors provide a plethora of data. Using this data to optimize traffic is and will continue to be a challenging task for research and industry. Some of the applications which qualify for the integration of modern telematics are surveyed in this thesis. For instance, the abstract problem of consumable and reoccurring resources in road networks is studied. An application of this problem is the search for a vacant parking space. Taking statistical and real-time sensor information into account, a stochastic routing algorithm which maximizes the probability of finding a vacant space is proposed. Furthermore, the thesis presents means for the extraction of driving preferences, helping to better understand user behavior in traffic. The theoretical concepts partially find application in a demonstration framework described in this thesis. This framework provides features which were developed for a real-world pilot project on the topics of electric and shared mobility. Actual sensor car data collected in the project, gives insight to the challenges of managing a fleet of electric vehicles.Verkehrsmittel erzeugen rund ein Viertel aller Treibhausgas-Emissionen weltweit. Für über die Hälfte der verkehrsbedingten Emissionen in der Europäischen Union (EU) zeichnen PKW und Kleinlaster verantwortlich. Die Tragweite ökologischer Konsequenzen durch alltäglichen Verkehr ist enorm. Zugleich ist ein Umdenken im Bezug auf Verkehr entscheidend, um die ehrgeizigen klimapolitischen Ziele der EU zu erfüllen. Dazu gehört unter anderem, Treibhausgas-Emissionen bis 2050 um 85 bis 90 Prozent zu verringern. Die vorliegende Arbeit widmet sich den komplexen Anforderungen an Verkehr und Verkehrsnetzwerke aus der Sicht der Informatik. Dabei spielen sowohl die Modellierung von als auch die Anfragebearbeitung in modernen Verkehrsnetzwerken eine entscheidende Rolle. Theoretische Fragestellungen werden aus unterschiedlichen Persepektiven beleuchtet, neue Algorithmen werden vorgestellt. Ebenso werden praktische Fragestellungen untersucht und gelöst, etwa durch die Einbindung nutzergenerierten Inhalts oder die Verwendung von Sensordaten aus unterschiedlichen Quellen. Moderne Verkehrsnetzwerke werden häufig als Graphen modelliert, d.h., durch Knoten und Kanten dargestellt. Man unterscheidet zwischen konventionellen Graphen und sogenannten Multiattributs-Graphen. Während die Kanten konventioneller Graphen numerische Gewichte tragen, die statische Kostenkriterien wie Distanz oder Reisezeit modellieren, beschreiben die Kantengewichte in Multiattributs-Graphen mehrere, möglicherweise dynamisch veränderliche Kostenkriterien. Das erlaubt einerseits vielseitige Anfragen und aussagekräftige Erkenntnisse, macht die Anfragebearbeitung jedoch ungleich komplexer und verlangt deshalb nach neuen Berechnungsmethoden. Eine besonders aufwendige Anfrage ist die Berechnung optimaler Pfade, zugleich eine der zentralsten Fragestellungen. Die gängigste Menge optimaler Pfade wird als Pfad-Skyline (auch: Menge der pareto-optimalen Pfade) bezeichnet. Die effiziente Berechnung der Pfad-Skyline setzte bisher überschaubare Netzwerke oder beträchtliche Vorberechnungen voraus. Keine der beiden Bedingung kann in modernen Verkehrsnetzwerken erfüllt werden. Diese Arbeit stellt deshalb eine Methode vor, die die Berechnung der Pfad-Skyline erheblich beschleunigt, selbst in dynamischen Netzwerken mit drei oder mehr Kostenkriterien. Außerdem wird das Problem des exponentiellen Wachstums der Pfad-Skyline betrachtet. Die Anzahl der Elemente der Pfad-Skyline wächst im schlechtesten Fall exponentiell in der Anzahl der Kostenkriterien sowie in der Entfernung zwischen Start und Ziel. Dies kann zu unübersichtlichen und wenig aussagekräftigen Resultatmengen führen. Diese Nachteile unterstreichen die Bedeutung der linearen Pfad-Skyline, die auch im Rahmen diese Arbeit untersucht wird. Die lineare Pfad-Skyline folgt einer anderen Definition von Optimalität. Stets ist die lineare Pfad-Skyline eine Teilmenge der konventionellen Pfad-Skyline, meist enthält sie deutlich weniger, unterschiedlichere Resultate. Dadurch lässt sich die lineare Pfad-Skyline im Allgemeinen schneller berechnen und erleichtert die Interpretation der Resultate. Die Berechnung der linearen Pfad-Skyline wird erst für Netzwerke mit zwei Kostenkriterien, anschließend für Netzwerke mit beliebig vielen Kostenkriterien untersucht. Kostenkriterien sind nicht notwendigerweise auf rein quantitative Maße wie Distanz oder Reisezeit beschränkt. Diese Arbeit widmet sich auch der Integration qualitativer Informationen, mit dem Ziel, intuitivere und greifbarere Routingergebnisse zu erzeugen. Dazu wird die Möglichkeit untersucht, abstrakte Straßennetzwerke mit qualitativen Informationen anzureichern, wobei die Informationen aus nutzergenerierten Daten geschöpft werden. Solche sogenannten Enriched Networks ermöglichen die Berechnung von Pfaden, die in gewisser Weise das Wissen der Nutzer reflektieren. Von der Datenverarbeitung, über die Extraktion von Wissen, bis hin zum Network-Enrichment und der Pfadberechnung, gibt diese Arbeit einen überblick zum Thema. Weiterhin wird die Praktikabilität dieses Vorgehens mit Experimenten auf Realdaten untermauert. Die Beschreibung eines Demonstrationstools für den Anwendungsfall der Navigation von Touristen dient als anschauliches Beispiel. Die vorgestellten Methoden sind darüber hinaus auch anwendbar auf ein neues, graphentheoretisches Routingproblem, das in dieser Arbeit vorgestellt wird. Es handelt sich dabei um eine zeitabängige Erweiterung der Familie der Orienteering Probleme, die häufig Anwendung finden, etwa auch im der Bereich der Touristennavigation. Das vorgestellte Problem ist NP-schwer lässt sich jedoch dank eines hier vorgestellten Algorithmus effizient approximieren. Die Evaluation untermauert die Effizienz des vorgestellten Lösungsansatzes und ist zugleich die erste Auswertung eines zeitabhängigen Orienteering Problems auf einem großformatigen Netzwerk. Ein weiterer zentraler Aspekt moderner Verkehrsnetzwerke ist die Integration von Sensordaten, oft unter dem Begriff Telematik zusammengefasst. Heutzutage generiert eine Vielzahl von Sensoren Unmengen an Daten. Diese Daten zur Verkehrsoptimierung einzusetzen ist und bleibt eine wichtige Aufgabe für Wissenschaft und Industrie. Einige der Anwendungen, die sich für den Einsatz von Telematik anbieten, werden in dieser Arbeit untersucht. So wird etwa das abstrakte Problem konsumierbarer und wiederkehrender Ressourcen im Straßennetzwerk untersucht. Ein alltägliches Beispiel für dieses Problem ist die Parkplatzsuche. Der vorgeschlagene Algorithmus, der die Wahrscheinlichkeit maximiert, einen freien Parkplatz zu finden, baut auf die Verwendung statistischer sowie aktueller Sensordaten. Weiterhin werden Methoden zur Ableitung von Fahrerpräferenzen entwickelt. Die theoretischen Fundamente finden zum Teil in einem hier beschriebenen Demonstrationstool Anwendung. Das Tool veranschaulicht Features, die für ein Pilotprojekt zu den Themen Elektromobilität und Fahrzeugflotten entwickelt wurden. Im Rahmen eines Pilotversuchs wurden Sensordaten von Elektrofahrzeugen erhoben, die Einblick in die Herausforderungen beim Management von Elektrofahrzeugflotten geben