Die Netzwerkanalyse zielt darauf ab, nicht-triviale Erkenntnisse aus vernetzten Daten zu gewinnen. Beispiele für diese Erkenntnisse sind die Wichtigkeit einer Entität im Verhältnis zu anderen nach bestimmten Kriterien oder das Finden des am besten geeigneten Partners für jeden Teilnehmer eines Netzwerks - bekannt als Maximum Weighted Matching (MWM). Da der Begriff der Wichtigkeit an die zu betrachtende Anwendung gebunden ist, wurden zahlreiche Zentralitätsmaße eingeführt. Diese Maße stammen hierbei aus Jahrzehnten, in denen die Rechenleistung sehr begrenzt war und die Netzwerke im Vergleich zu heute viel kleiner waren. Heute sind massive Netzwerke mit Millionen von Kanten allgegenwärtig und eine triviale Berechnung von Zentralitätsmaßen ist oft zu zeitaufwändig. Darüber hinaus ist die Suche nach der Gruppe von k Knoten mit hoher Zentralität eine noch kostspieligere Aufgabe. Skalierbare Algorithmen zur Identifizierung hochzentraler (Gruppen von) Knoten in großen Graphen sind von großer Bedeutung für eine umfassende Netzwerkanalyse. Heutigen Netzwerke verändern sich zusätzlich im zeitlichen Verlauf und die effiziente Aktualisierung der Ergebnisse nach einer Änderung ist eine Herausforderung. Effiziente dynamische Algorithmen sind daher ein weiterer wesentlicher Bestandteil moderner Analyse-Pipelines. Hauptziel dieser Arbeit ist es, skalierbare algorithmische Lösungen für die zwei oben genannten Probleme zu finden. Die meisten unserer Algorithmen benötigen Sekunden bis einige Minuten, um diese Aufgaben in realen Netzwerken mit bis zu Hunderten Millionen von Kanten zu lösen, was eine deutliche Verbesserung gegenüber dem Stand der Technik darstellt. Außerdem erweitern wir einen modernen Algorithmus für MWM auf dynamische Graphen. Experimente zeigen, dass unser dynamischer MWM-Algorithmus Aktualisierungen in Graphen mit Milliarden von Kanten in Millisekunden bewältigt. / Network analysis aims to unveil non-trivial insights from networked data by studying relationship patterns between the entities of a network. Among these insights, a popular one is to quantify the importance of an entity with respect to the others according to some criteria. Another one is to find the most suitable matching partner for each participant of a network knowing the pairwise preferences of the participants to be matched with each other - known as Maximum Weighted Matching (MWM). Since the notion of importance is tied to the application under consideration, numerous centrality measures have been introduced. Many of these measures, however, were conceived in a time when computing power was very limited and networks were much smaller compared to today's, and thus scalability to large datasets was not considered. Today, massive networks with millions of edges are ubiquitous, and a complete exact computation for traditional centrality measures are often too time-consuming. This issue is amplified if our objective is to find the group of k vertices that is the most central as a group. Scalable algorithms to identify highly central (groups of) vertices on massive graphs are thus of pivotal importance for large-scale network analysis. In addition to their size, today's networks often evolve over time, which poses the challenge of efficiently updating results after a change occurs. Hence, efficient dynamic algorithms are essential for modern network analysis pipelines. In this work, we propose scalable algorithms for identifying important vertices in a network, and for efficiently updating them in evolving networks. In real-world graphs with hundreds of millions of edges, most of our algorithms require seconds to a few minutes to perform these tasks. Further, we extend a state-of-the-art algorithm for MWM to dynamic graphs. Experiments show that our dynamic MWM algorithm handles updates in graphs with billion edges in milliseconds.

Industrie- und Gewerbeflächen gelten in der kommunalen Flächenpolitik als Sinnbild für wirtschaftliche Entwicklung. Mit der Ausweisung von Industrie- und Gewerbeflächen wird die Generierung von Einnahmen und Arbeitsplätzen erwartet. Unternehmen fragen jedoch die individuell am besten geeigneten Flächen nach, so dass das Zusammenspiel von angebotsorientierter Planung und Flächennachfrage zu einer Verteilung von Industrie- und Gewerbeflächen im Raum führt. Aus raumplanerischer Sicht stellt sich damit die Frage, welche räumlichen Verteilungsmuster sich daraus ergeben und wie diese mit der sozioökonomischen Entwicklung korrespondieren. Der Beitrag stellt einen Analyseansatz vor, der am Beispiel süddeutscher Regionen umgesetzt wird. Im Ergebnis stehen Regionsprofile zur Verfügung, die die Industrie- und Gewerbeflächenentwicklung nach Erreichbarkeit im regionalen Straßennetz darstellen. Hierzu werden topographische Daten zur Flächennutzung und zum Straßennetz und dessen Eigenschaften verwendet. Nach Aggregation auf Gemeindeebene werden diese mit sozioökonomischen Daten zusammengeführt. Mit der Beschreibung der Zusammenhänge nähert sich der Beitrag einer zentralen Frage: Wie weit trägt die Annahme, dass neue Industrie- und Gewerbeflächen zu einem substanziellen Beschäftigungszuwachs führen?