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

Probabilistic Routing for On-Street Parking Search

An estimated 30% of urban traffic is caused by search for parking spots [Shoup, 2005]. Suggesting routes along highly probable parking spots could reduce traffic. In this paper, we formalize parking search as a probabilistic problem on a road graph and show that it is NP-complete. We explore heuristics that optimize for the driving duration and the walking distance to the destination. Routes are constrained to reach a certain probability threshold of finding a spot. Empirically estimated probabilities of successful parking attempts are provided by TomTom on a per-street basis. We release these probabilities as a dataset of about 80,000 roads covering the Berlin area. This allows to evaluate parking search algorithms on a real road network with realistic probabilities for the first time. However, for many other areas, parking probabilities are not openly available. Because they are effortful to collect, we propose an algorithm that relies on conventional road attributes only. Our experiments show that this algorithm comes close to the baseline by a factor of 1.3 in our cost measure. This leads to the conclusion that conventional road attributes may be sufficient to compute reasonably good parking search routes

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

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

Navigation with uncertain spatio-temporal resources

Supporting people with intelligent navigation instructions enables users to efficiently achieve trip-related objectives (e.g., minimum travel time or fuel consumption) and preserves them from making unnecessary detours. This, in turn, enables them to save time, money and, additionally, minimize $CO_2$ emissions. For these reasons, manufacturers integrate navigation systems into almost all modern automobiles. Nevertheless, most of them support only simple routing instructions, i.e., how to drive from location A to B. Albeit, people are regularly faced with more complex decisions, e.g. navigating to a cheap gas station on the route while incorporating dynamic gas price changes. Another example-scenario is after reaching the destination, an available facility to park needs to be found. So far, people cruise almost randomly around the goal area in the search for a parking space. As a consequence, persons valuable time is consumed and unnecessary traffic arises. Besides private persons, transportation companies have to make complex mobility decisions. For instance, taxi drivers have to find out where to move next whenever the taxi is idle. There are plenty possibilities for where the taxi driver could go. In case the last drop-off was in a sparsely populated region, waiting for a call from the taxi office will likely result in a longer drive to the next customer. In turn, customer satisfaction decreases with a longer waiting time and implies a potential loss of customers. Recently, the number of data sources that potentially improve these mobility decisions increased. For instance, on-street parking sensors track the current state of the spaces (e.g. Melbourne), mobile applications collect taxi requests from customers and gas stations publish the current prices all in real-time. This thesis investigates the question of how to design algorithms such that they exploit this volatile data. Standard routing algorithms assume a static world. But the availability of passengers, gas prices and the availability of parking spots change over time in a non-deterministic manner. Hence, we model multiple real-world applications as Markov decision processes (MDP), i.e., a framework for sequential decision making under uncertainty. Depending on the task, we propose to solve the MDP with dynamic programming, replanning and hindsight planning or reinforcement learning. Ultimately, we combine all applications in a single problem domain. Subsequently, we propose a reinforcement learning approach that solves all applications in this domain without modification. Furthermore, it decouples the routing task from solving the application itself. Hence, it is transferable to previously unseen street networks without further training.Durch intelligente Navigationssysteme werden Verkehrsteilnehmer davor bewahrt, Umwege zu fahren. Dadurch sparen sie Zeit, Geld und verringern den $CO_2$-Ausstoß. Aus diesem Grund verbauen Hersteller Navigationssysteme in fast allen Neuwägen. Bis heute unterstützen die meisten Systeme nur einfache Routenplanung, die den kürzesten oder schnellsten Pfad von A nach B berechnen. Dennoch müssen Fahrer regelmäßig Entscheidungen darüber hinaus treffen. Beispielsweise soll eine möglichst günstige Tankstelle auf dem Weg zum eigentlichen Ziel besucht werden. Allerdings kann diese ihre Preise, während der Fahrer oder die Fahrerin auf dem Weg dort hin ist, dynamisch ändern. Anschließend muss, sobald das eigentliche Ziel erreicht ist, ein Parkplatz gefunden werden. Bisher fahren Parkplatzsuchende zufällig durch das Zielgebiet in der Hoffnung möglichst schnell einen freien Parkplatz zu finden. Die Suche verursacht zusätzlichen Verkehr und der Fahrer oder die Fahrerin verbringt mehr Zeit auf der Straße. Neben Privatpersonen müssen auch Transportunternehmen komplexe Entscheidungen über Bewegungen treffen. Zum Beispiel muss ein Taxifahrer, wenn er gerade keinen Fahrgast hat, entscheiden, wo er sich als nächstes positioniert. Zwar könnte er am letzten Zielort warten, bis er einen Anruf der Taxizentrale bekommt. Falls jedoch der letzte Zielort in einem entlegenen Gebiet ist, muss der nächste Fahrgast wahrscheinlich lange warten, bis der Fahrer oder die Fahrerin bei ihm ankommt. Damit sinkt die Kundenzufriedenheit, was wiederum einen potentiellen Verlust der Kunden bedeutet. Seit Kurzem gibt es immer mehr Datenquellen, die Entscheidungen für diese Probleme verbessern. Beispielsweise wird durch Parkplatzsensoren die Verfügbarkeit der Parkplätze verfolgt, mobile Anwendungen sammeln Anfragen über Fahrgäste und Tankstellen veröffentlichen ihren aktuellen Preis in Echtzeit. In dieser Arbeit wird der Forschungsfrage nachgegangen, wie Algorithmen gestaltet werden können, sodass diese veränderlichen Informationen verwendet werden können. Standard-Routing-Algorithmen gehen von einer statischen Welt aus. Aber die Verfügbarkeit von Fahrgästen, die Tankstellenpreise und die Parkplatzzustände ändern sich nicht deterministisch. Aus diesem Grund modellieren wir eine Reihe von Anwendungen als Markov-Entscheidungsproblem (MDP). Applikationsabhängig schlagen wir vor, das MDP mit dynamischer Programmierung, Replanning bzw. Hindsight Planning oder Reinforcement Learning zu lösen. Abschließend fassen wir alle Anwendungen in einer Domäne zusammen. Dadurch können wir einen Reinforcement Learning Ansatz definieren, der alle Anwendungen in dieser Domäne ohne Änderung lösen kann. Dieser Ansatz ermöglicht es, die Routenplanung von der eigentlichen Problemstellung zu lösen. Dadurch ist die gelernte Funktionsapproximation auch auf bisher unbekannte Straßennetze ohne weiteres Training anwendbar

The Ostensive Model of Developing Information-Needs

From intuitions and informal observations of searching behaviour, a formal model is developed of cognition during a searching session. The model is of the iterative updating of an information-need by exposure of a user to information during a session. The model is path-based - using trends within the content of objects on a path to predict the current information-need. This provides contextual interpretation of objects based upon the path taken to an object. The model is ostensive in nature; however, instead of the active communicated evidence of traditional conceptions of ostension, it uses passive observational evidence. It produces a new notion of relevance: Ostensive Relevance - profiles of which are the key to the effective use of path information. The integration of the Ostensive Model and the Binary Probabilistic Model is achieved by weakening of a conventional assumption in the estimation of a probabilistic parameter. This integration effects a novel combination of objective and subjective probabilities - commonly regarded as incompatible. The Ostensive Model is instantiated in a combination of a networked IR server and a novel graphical user-interface. The interface presents a fish-eyed view of a growing multi-path browsing surface that hides internal representations and obviates querying. The hiding of internals, combined with the ability of the Ostensive Model to follow a developing information-need, makes the interface a truly media-neutral searching environment. A new test collection of general interest images with four binary relevance assessments is constructed and used for an evaluation of three Ostensive Relevance Profiles. The results are analysed in the light of different interpretations of the multiple assessments of the test-collection. The evaluation method is itself analysed and concrete proposals made for its development. The results of the evaluation provide strong encouragement for the Ostensive approach

An adaptive, fault-tolerant system for road network traffic prediction using machine learning

This thesis has addressed the design and development of an integrated system for real-time traffic forecasting based on machine learning methods. Although traffic prediction has been the driving motivation for the thesis development, a great part of the proposed ideas and scientific contributions in this thesis are generic enough to be applied in any other problem where, ideally, their definition is that of the flow of information in a graph-like structure. Such application is of special interest in environments susceptible to changes in the underlying data generation process. Moreover, the modular architecture of the proposed solution facilitates the adoption of small changes to the components that allow it to be adapted to a broader range of problems. On the other hand, certain specific parts of this thesis are strongly tied to the traffic flow theory. The focus in this thesis is on a macroscopic perspective of the traffic flow where the individual road traffic flows are correlated to the underlying traffic demand. These short-term forecasts include the road network characterization in terms of the corresponding traffic measurements –traffic flow, density and/or speed–, the traffic state –whether a road is congested or not, and its severity–, and anomalous road conditions –incidents or other non-recurrent events–. The main traffic data used in this thesis is data coming from detectors installed along the road networks. Nevertheless, other kinds of traffic data sources could be equally suitable with the appropriate preprocessing. This thesis has been developed in the context of Aimsun Live –a simulation-based traffic solution for real-time traffic prediction developed by Aimsun–. The methods proposed here is planned to be linked to it in a mutually beneficial relationship where they cooperate and assist each other. An example is when an incident or non-recurrent event is detected with the proposed methods in this thesis, then the simulation-based forecasting module can simulate different strategies to measure their impact. Part of this thesis has been also developed in the context of the EU research project "SETA" (H2020-ICT-2015). The main motivation that has guided the development of this thesis is enhancing those weak points and limitations previously identified in Aimsun Live, and whose research found in literature has not been especially extensive. These include: • Autonomy, both in the preparation and real-time stages. • Adaptation, to gradual or abrupt changes in traffic demand or supply. • Informativeness, about anomalous road conditions. • Forecasting accuracy improved with respect to previous methodology at Aimsun and a typical forecasting baseline. • Robustness, to deal with faulty or missing data in real-time. • Interpretability, adopting modelling choices towards a more transparent reasoning and understanding of the underlying data-driven decisions. • Scalable, using a modular architecture with emphasis on a parallelizable exploitation of large amounts of data. The result of this thesis is an integrated system –Adarules– for real-time forecasting which is able to make the best of the available historical data, while at the same time it also leverages the theoretical unbounded size of data in a continuously streaming scenario. This is achieved through the online learning and change detection features along with the automatic finding and maintenance of patterns in the network graph. In addition to the Adarules system, another result is a probabilistic model that characterizes a set of interpretable latent variables related to the traffic state based on the traffic data provided by the sensors along with optional prior knowledge provided by the traffic expert following a Bayesian approach. On top of this traffic state model, it is built the probabilistic spatiotemporal model that learns the dynamics of the transition of traffic states in the network, and whose objectives include the automatic incident detection.Esta tesis ha abordado el diseño y desarrollo de un sistema integrado para la predicción de tráfico en tiempo real basándose en métodos de aprendizaje automático. Aunque la predicción de tráfico ha sido la motivación que ha guiado el desarrollo de la tesis, gran parte de las ideas y aportaciones científicas propuestas en esta tesis son lo suficientemente genéricas como para ser aplicadas en cualquier otro problema en el que, idealmente, su definición sea la del flujo de información en una estructura de grafo. Esta aplicación es de especial interés en entornos susceptibles a cambios en el proceso de generación de datos. Además, la arquitectura modular facilita la adaptación a una gama más amplia de problemas. Por otra parte, ciertas partes específicas de esta tesis están fuertemente ligadas a la teoría del flujo de tráfico. El enfoque de esta tesis se centra en una perspectiva macroscópica del flujo de tráfico en la que los flujos individuales están ligados a la demanda de tráfico subyacente. Las predicciones a corto plazo incluyen la caracterización de las carreteras en base a las medidas de tráfico -flujo, densidad y/o velocidad-, el estado del tráfico -si la carretera está congestionada o no, y su severidad-, y la detección de condiciones anómalas -incidentes u otros eventos no recurrentes-. Los datos utilizados en esta tesis proceden de detectores instalados a lo largo de las redes de carreteras. No obstante, otros tipos de fuentes de datos podrían ser igualmente empleados con el preprocesamiento apropiado. Esta tesis ha sido desarrollada en el contexto de Aimsun Live -software desarrollado por Aimsun, basado en simulación para la predicción en tiempo real de tráfico-. Los métodos aquí propuestos cooperarán con este. Un ejemplo es cuando se detecta un incidente o un evento no recurrente, entonces pueden simularse diferentes estrategias para medir su impacto. Parte de esta tesis también ha sido desarrollada en el marco del proyecto de la UE "SETA" (H2020-ICT-2015). La principal motivación que ha guiado el desarrollo de esta tesis es mejorar aquellas limitaciones previamente identificadas en Aimsun Live, y cuya investigación encontrada en la literatura no ha sido muy extensa. Estos incluyen: -Autonomía, tanto en la etapa de preparación como en la de tiempo real. -Adaptación, a los cambios graduales o abruptos de la demanda u oferta de tráfico. -Sistema informativo, sobre las condiciones anómalas de la carretera. -Mejora en la precisión de las predicciones con respecto a la metodología anterior de Aimsun y a un método típico usado como referencia. -Robustez, para hacer frente a datos defectuosos o faltantes en tiempo real. -Interpretabilidad, adoptando criterios de modelización hacia un razonamiento más transparente para un humano. -Escalable, utilizando una arquitectura modular con énfasis en una explotación paralela de grandes cantidades de datos. El resultado de esta tesis es un sistema integrado –Adarules- para la predicción en tiempo real que sabe maximizar el provecho de los datos históricos disponibles, mientras que al mismo tiempo también sabe aprovechar el tamaño teórico ilimitado de los datos en un escenario de streaming. Esto se logra a través del aprendizaje en línea y la capacidad de detección de cambios junto con la búsqueda automática y el mantenimiento de los patrones en la estructura de grafo de la red. Además del sistema Adarules, otro resultado de la tesis es un modelo probabilístico que caracteriza un conjunto de variables latentes interpretables relacionadas con el estado del tráfico basado en los datos de sensores junto con el conocimiento previo –opcional- proporcionado por el experto en tráfico utilizando un planteamiento Bayesiano. Sobre este modelo de estados de tráfico se construye el modelo espacio-temporal probabilístico que aprende la dinámica de la transición de estado