Markus Endres

ABOUT ME

PROJECTS

BigScience: GPA-beschleunigte KI-Werkzeuge für Big Data Science in hybriden MPP Datenbanken

Projektleitung

Prof. Dr. Markus Endres

Projektmitarbeiter

• Tung Son Tran
• Renukswamy Chikkamath
  
  

Projektpartner

• EXASOL (https://www.exasol.com/)
• SoftQuadrat (https://www.softquadrat.de/)
  
  

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

BigPref: Konzeption und Entwicklung von Verfahren für Preference Analytics im Big Data Umfeld

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

Projektstart: 15.02.2016
Projektende: 14.05.2017
Laufzeit: 15.02.2016 - 14.05.2017
Projektträger: BMWi (Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie)
Projektverantwortung vor Ort: Priv.-Doz. Dr. Markus Endres, Prof. Dr. W. Kießling

Beteiligte WissenschaftlerInnen der Universität Augsburg:

M.Sc. Johannes Kastner
Dr. Patrick Roocks
M.Sc. Stefan Wohlfart
Priv.-Doz. Dr. Markus Endres
Beteiligte WissenschaftlerInnen/Kooperationen: EXASOL AG

PreferenceSQL

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.

Projektstart: 01.09.2005

Projektträger: Universität Augsburg

Projektverantwortung vor Ort: Priv.-Doz. Dr. Markus Endres

PeToMoTo: Personalisierte Tourenplanung für mobile Touristikanwendungen

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:

Höhere Kundenzufriedenheit

Kürzere Sessionzeit

Beschreibung

Drittmittelförderung erfolgt durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie gemäß eines Beschlusses des Deutschen Bundestags in Zusammenarbeit mit Alpstein Tourismus GmbH & Co. KG.

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).

BMWI

Drittmittel-Projekt "PeToMoTo: Personalisierte Tourenplanung für mobile Touristikanwendungen", gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie
Projektstart: 01.11.2010
Projektende: 31.10.2011
Projektträger: BMWi (Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie)

Beteiligte WissenschaftlerInnen der Universität Augsburg:

Prof. Dr. W. Kießling
Dr. Alfons Huhn
Patrick Roocks
Andreas Zelend
Priv.-Doz. Dr. Markus Endres
Beteiligte WissenschaftlerInnen / Kooperationen: Alpstein Tourismus GmbH & Co. KG

TSMP: Konzeption und Entwicklung einer Tourism Service Matching Platform für die Buchung von touristischen Erlebnisangeboten

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.

Projektstart: 01.12.2013
Laufzeit: 01.12.2013 - 15.12.2015
Projektträger:

Beteiligte WissenschaftlerInnen der Universität Augsburg:

Prof. Dr. W. Kießling
Dr. Alfons Huhn
Patrick Roocks
Priv.-Doz. Dr. Markus Endres
Beteiligte WissenschaftlerInnen / Kooperationen: Alpstein Tourismus GmbH & Co. KG

P-SOL: Präferenzbasierte Big-Data-Lösungen für analytische Datenbanken

Zusammenfassung

Das Projekt verfolgt folgende Ziele:

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

Beschreibung

Links:

Homepage von Preference SQL

Projektstart: 15.11.2011
Laufzeit: 15.11.2011 - 30.11.2013
Projektträger: IuK im Auftrag des Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Infrastruktur, Verkehr und
Technologie

Beteiligte WissenschaftlerInnen der Universität Augsburg:

Prof. Dr. W. Kießling
Dr. Alfons Huhn
Patrick Roocks
Priv.-Doz. Dr. Markus Endres
Beteiligte WissenschaftlerInnen / Kooperationen: EXASOL AG

PUBLICATIONS

Peer-Reviewed Papers and Journals

2023

Renukswamy Chikkamath, Deepak Rastogi, Mahesh Maan and Markus Endres. 2023. Is Your Search Query Well-Formed? A Natural Query Understanding for Patent Prior Art Search. Journal of World Patent Information.

Renukswamy Chikkamath, Rana Fassahat Ali, Christoph Hewel and Markus Endres. 2023. Explainable Artificial Intelligence for Highlighting and Searching in Patent Text. 4th Workshop on Patent Text Mining and Semantic Technologies, PatentSemTech 2023, Taipei, Taiwan

2022

Markus Endres and Macedo Maia. 2022. A comparative study using different question context information on pairwise learning-to-rank CQA transformer models in the home improvement domain. Journal of Data Intelligence 3, 1, 131-148. DOI: 10.26421/JDI3.1-3
BibTeX | RIS | URL | DOI

Markus Endres and Renukswamy Chikkamath. 2022. PaSA: a dataset for Patent Sentiment Analysis to highlight patent paragraphs. In 16th International Artificial Conference on Intelligence for Law, 5-6 May 2022, Singapore, Singapore.
BibTeX | RIS

Markus Endres, Renukswamy Chikkamath, Vishvapalsinhji Ramsinh Parmar and Yasser Otiefy. 2022. Patent classification using BERT-for-patents on USPTO. In 5th International Conference on Machine Learning and Natural Language Processing (MLNLP 2022), Sanya, China, December 23-25, 2022.
BibTeX | RIS | URL

Markus Endres, Asha Mannarapotta Venugopal and Tung Son Tran. 2022. Synthetic data generation: a comparative study. In Bipin C. Desai and Peter Z. Revesz (Ed.). IDEAS '22: Proceedings of the 26th International Database Engineered Applications SymposiumA, August 22 - 24, 2022, Budapest, Hungary. ACM, New York, NY, 94-102 DOI: 10.1145/3548785.3548793
BibTeX | RIS | DOI

2021

Macedo Maia, Juliano Efson Sales, André Freitas, Siegfried Handschuh and Markus Endres. in press. A comparative study of deep neural network models on multi-label text classification in finance. In 15th IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC), virtual, January 27-29, 2021. IEEE
BibTeX | RIS | URL

Macedo Maia, Siegfried Handschuh and Markus Endres. 2021. A tag-based transformer community questions answering learning-to-rank model in the home improvement domain. Lecture Notes in Computer Science 12924, 127-138. DOI: 10.1007/978-3-030-86475-0_13
BibTeX | RIS | DOI

Markus Endres, Lena Rudenko and Dominik Gröninger. 2021. Aggregation and summarization of thematically similar Twitter microblog messages. Lecture Notes in Computer Science 12843, 102-117. DOI: 10.1007/978-3-030-82472-3_9
BibTeX | RIS | DOI

Markus Endres, Renukswamy Chikkamath, Vishvapalsinhji Ramsinh Parmar and Christoph Hewel. in press. Patent sentiment analysis to highlight patent paragraphs. arXiv:2111.09741.
BibTeX | RIS | URL

2020

Markus Endres and Ulrich Junker. 2020. Advances in preference handling went digital: impressions from M-PREF 2020, Italy. IFORS News 15, 4, 43-44.
BibTeX | RIS | URL

Renukswamy Chikkamath, Markus Endres, Lavanya Bayyapu and Christoph Hewel. 2020. An empirical study on patent novelty detection: a novel approach using machine learning and natural language processing. In 2020 Seventh International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security (SNAMS). IEEE, Piscataway, NJ DOI: 10.1109/SNAMS52053.2020.9336557
BibTeX | RIS | URL | DOI

Lena Rudenko, Christian Haas and Markus Endres. 2020. Analyzing Twitter data with preferences. In ADBIS 2020, Lyon, France, August 25-27, 2020.
BibTeX | RIS

Macedo Maia, Vivian Silvia, Markus Endres, André Freitas and Siegfried Handschuh. in press. Attentive recurrent text categorization models using word-category cross embedding on financial comments. In 35th ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (SAC2020), March 30 - April 3, 2020, Brno, Czech Republic. ACM, 1147-1149
BibTeX | RIS | URL

Markus Endres, Stefan Schödel and Klaus Emathinger. in press. Lifting preferences to the semantic web: PreferenceSPARQL. In IDEAS 2020: 24th International Database Engineering & Applications Symposium, online, August 12 - 18, 2020.
BibTeX | RIS | URL

Klaus Emathinger, Stefan Schödel and Markus Endres. in press. PreferenceSPARQL for querying the semantic web. In 12th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling (MPREF) in conjunction with ECAI 2020, August 29 - September 2 2020, Santiago de Compostela, Spain.
BibTeX | RIS | URL

2019

Markus Endres and Erich Glaser. 2019. Evaluation of index-based skyline algorithms. Reports / Technische Berichte der Fakultät für Angewandte Informatik der Universität Augsburg 2019-01. Institut für Informatik, Universität Augsburg, Augsburg.
PDF | BibTeX | RIS

Markus Endres and E. Glaser. 2019. Indexing for skyline computation: a comparison study. Lecture Notes in Computer Science 11529, 31-42. DOI: 10.1007/978-3-030-27629-4_6
BibTeX | RIS | DOI

Johannes Kastner, Markus Endres and Nemanja Ranitovic. 2019. The Borda social choice movie recommender. In 18. Fachtagung Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2019), März 2019, Rostock, Deutschland.
BibTeX | RIS

Johannes Kastner and Markus Endres. 2019. You have the choice: the Borda voting rule for clustering recommendations. In ADBIS 2019: 23rd European Conference on Advances in Databases and Information Systems, September 8-11, 2019, Bled, Slovenia.
BibTeX | RIS

2018

Markus Endres and Lena Rudenko. 2018. A tour of lattice-based skyline algorithms. In Maki Habib (Ed.). Handbook of Research on Investigations in Artificial Life Research and Development. IGI Global, Hershey, PA, 96-122. DOI: 10.4018/978-1-5225-5396-0.ch006
BibTeX | RIS | DOI

Markus Endres, Johannes Kastner and Lena Rudenko. 2018. Analyzing and clustering Pareto-optimal objects in data streams. In Moamar Sayed-Mouchaweh (Ed.). Learning from Data Streams in Evolving Environments: Methods and Applications. Springer International, Cham (Studies in Big Data ; 41), 63-91. DOI: 10.1007/978-3-319-89803-2_4
BibTeX | RIS | DOI

Lena Rudenko and Markus Endres. 2018. Real-time skyline computation on data streams with SLS: implementation and experiences. Reports / Technische Berichte der Fakultät für Angewandte Informatik der Universität Augsburg 2018-01. .
PDF | BibTeX | RIS

2017

Johannes Kastner, Markus Endres and Werner Kießling. 2017. A Pareto-dominant clustering approach for Pareto-frontiers. In Yannis Ioannidis, Julia Stoyanovich and Giorgio Orsi (Ed.). Nineteenth International Workshop on Design, Optimization, Languages and Analytical Processing of Big Data (DOLAP 2017), colocated with EDBT/ICDT 2017, Venice, Italy, March 21, 2017. CEURS-WS (CEUR Workshop Proceedings ; Vol-1810), 1-5.
PDF | BibTeX | RIS | URL | URL

Markus Endres and Timotheus Preisinger. 2017. Beyond skylines: explicit preferences. Lecture Notes in Computer Science 10177, 327-342. DOI: 10.1007/978-3-319-55753-3_21
BibTeX | RIS | DOI

Markus Endres and Felix Weichmann. 2017. Index structures for preference database queries. Lecture Notes in Computer Science 10333, 137-149. DOI: 10.1007/978-3-319-59692-1_12
BibTeX | RIS | DOI

Johannes Kastner and Markus Endres. 2017. Multidimensional clustering approaches for pareto-frontiers. Reports / Technische Berichte der Fakultät für Angewandte Informatik der Universität Augsburg 2017-02. .
PDF | BibTeX | RIS

Markus Endres and Stefan Wohlfart. 2017. Parallel multi-level preference computation. Reports / Technische Berichte der Fakultät für Angewandte Informatik der Universität Augsburg 2017-03. .
PDF | BibTeX | RIS

Lena Rudenko and Markus Endres. 2017. Personalized stream analysis with PreferenceSQL. In Bernhard Mitschang, Norbert Ritter, Holger Schwarz, Meike Klettke, Andreas Thor, Oliver Kopp and Matthias Wieland (Ed.). Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017): Workshopband, 06.– 07.03.2017, Stuttgart, Deutschland. Gesellschaft für Informatik e.V., Bonn (Lecture Notes in Informatics ; P-266), 181-184.
PDF | BibTeX | RIS | URL

Markus Endres. 2017. Preference Miner: a database tool for mining user preferences. In Andreas Schmidt, Fritz Laux, Dimitar Hristovski and Shin-ichi Ohnishi (Ed.). The Ninth International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications (DBKDA 2017), Barcelona, Spain, 21-25 May 2017. IARIA, Wilmington, DE, 52-53
BibTeX | RIS | URL

Markus Endres and Andreas Pfandler. 2017. Präferenzen und Personalisierung in der Informatik. In Workshop Präferenzen und Personalisierung in der Informatik (PPI17) @ BTW 2017, Stuttgart, Deutschland, 2017.
BibTeX | RIS

2013

Markus Endres, Werner Kießling and Patrick Roocks. 2013. Specification and optimization of preference (SV-)grouping queries. Reports / Technische Berichte der Fakultät für Angewandte Informatik der Universität Augsburg 2013-01. .
PDF | BibTeX | RIS

2012

Bernhard Möller, Patrick Roocks and Markus Endres. 2012. An algebraic calculus of database preferences. Lecture Notes in Computer Science 7342, 241-262. DOI: 10.1007/978-3-642-31113-0_13
PDF | BibTeX | RIS | DOI

Florian Wenzel, Markus Endres, Stefan Mandl and Werner Kießling. 2012. Complex preference queries supporting spatial applications for user groups. Proceedings of the VLDB Endowment 5, 12, 1946-1949. DOI: 10.14778/2367502.2367544
BibTeX | RIS | DOI

Patrick Roocks, Markus Endres, Stefan Mandl and Werner Kießling. 2012. Composition and efficient evaluation of context-aware preference queries. Lecture Notes in Computer Science 7239, 81-95. DOI: 10.1007/978-3-642-29035-0_6
BibTeX | RIS | DOI

Patrick Roocks, Markus Endres, Alfons Huhn, Werner Kießling and Stefan Mandl. 2012. Design and implementation of a framework for context-aware preference queries. Journal of Computing Science and Engineering 6, 4, 243-256. DOI: 10.5626/jcse.2012.6.4.243
BibTeX | RIS | DOI

Markus Endres, Patrick Roocks, Florian Wenzel, Alfons Huhn and Werner Kießling. 2012. Handling of NULL values in preference database queries. In 6th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling, August, 2012, Montpellier, France, in conjunction with ECAI 2012.
BibTeX | RIS | URL

2011

Werner Kießling, Martin Soutschek, Alfons Huhn, Patrick Roocks, Markus Endres, Stefan Mandl, Florian Wenzel and Andreas Zelend. 2011. Context-aware preference search for outdoor activity platforms. Reports / Technische Berichte der Fakultät für Angewandte Informatik der Universität Augsburg 2011-15. .
PDF | BibTeX | RIS

Markus Endres and Werner Kießling. 2011. Efficient evaluation of semi-skylines. In 5th International Workshop on Ranking in Databases in conjunction with VLDB 2011, Seattle, WA, USA, August 2011.
BibTeX | RIS

Markus Endres and Werner Kießling. 2011. Semi-skyline optimization of constrained skyline queries. In Heng Tao Shen and Yanchun Zhang (Ed.). Proceedings of the 22nd Australasian Database Conference 2011, ADC 2011, Perth, Australia, January 2011. Australian Computer Society, Sydney, 7-16
BibTeX | RIS | URL

Markus Endres. 2011. Semi-skylines and skyline snippets - theory and applications. Dissertation, Universität Augsburg. Books on Demand, Norderstedt.
BibTeX | RIS

Markus Endres and Werner Kießling. 2011. Skyline snippets. Lecture Notes in Computer Science 7022, 246-257. DOI: 10.1007/978-3-642-24764-4_22
BibTeX | RIS | DOI

Werner Kießling, Markus Endres and Florian Wenzel. 2011. The preference SQL system - an overview. Bulletin of the Technical Committee on Data Engineering 34, 2, 11-18.
BibTeX | RIS | URL

2010

Markus Endres and Werner Kießling. 2010. Semi-skylines and skyline snippets. Reports / Technische Berichte der Fakultät für Angewandte Informatik der Universität Augsburg 2010-01. .
PDF | BibTeX | RIS

2008

Sven Döring, Timotheus Preisinger and Markus Endres. 2008. Advanced preference query processing for e-commerce. In Roger L. Wainwright and Hisham M. Haddad (Ed.). Proceedings of the 2008 ACM symposium on Applied computing - SAC '08, Fortaleza, Ceara, Brazil, March, 2008. ACM Press, New York, NY, 1457-1462. DOI: 10.1145/1363686.1364027
BibTeX | RIS | DOI

Markus Endres and Werner Kießling. 2008. Optimization of preference queries under hard sum constraints. In 4rd Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling, in conjunction with AAAI 2008, Chicago, Illinois, USA, July 2008.
BibTeX | RIS

Markus Endres and Werner Kießling. 2008. Optimization of preference queries with multiple constraints. In Vassilis Christophides, Georgia Koutrika, Tiziana Catarci, Yannis Ioannidis and Timos Sellis (Ed.). PersDB2008 - 2nd International Workshop on Personalized Access, Profile Management, and Context Awareness: Databases; Electronic Proceedings; 23 August 2008, Auckland, New Zealand (in conjunction with the 34th VLDB Conference). PersDB, 28-35
BibTeX | RIS | URL

2006

Benjamin Satzger, Markus Endres and Werner Kießling. 2006. A preference-based recommender system. Lecture Notes in Computer Science 4082, 31-40. DOI: 10.1007/11823865_4
BibTeX | RIS | DOI

Timotheus Preisinger, Werner Kießling and Markus Endres. 2006. The BNL++ algorithm for evaluating Pareto preference queries. In Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling (ECAI 2006), Riva del Garda, Italy, August 2006.
BibTeX | RIS

Markus Endres and Werner Kießling. 2006. Transformation of TCP-net queries into preference database queries. In Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling (ECAI 2006), Riva del Garda, Italy, August 2006.
BibTeX | RIS

2004

Werner Bley and Markus Endres. 2004. Picard groups and refined discrete logarithms. LMS Journal of Computation and Mathematics 8, 1-16. DOI: 10.1112/S1461157000000875
BibTeX | RIS | DOI

Books

2016

Preferences in Database Systems - Challenges and Solutions

Markus Endres
Habilitation, University of Augsburg.

2014

Semi-Skylines and Skyline Snippets - Theory and Applications

Markus Endres
Dissertation, University of Augsburg.
1st Examiner: Professor Dr. W. Kießling,
2nd Examiner: Professor Dr. B. Möller

Technical Reports

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
2015-04

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
2010-01

OPUS

ACTIVITIES

REFEREE ACTIVITIES / PROGRAM COMMITTEE

• • The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024)
    
    
  • 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 27thEuropean 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)
    
    

  • 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)
    
    

  • 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)
    
  • 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)

  
  

  • 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)

  
  

  • 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)

  
  

  • 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)

  
  

  • 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)
  • 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)

  
  

  • 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)

  
  

  • 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)

  
  

  • Data & Knowledge Engineering (DKE '06)

Organization of Tutorials

• 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