复杂的网络是代表现实生活系统的图形，这些系统表现出独特的特征，这些特征在纯粹的常规或完全随机的图中未发现。由于基础过程的复杂性，对此类系统的研究至关重要，但具有挑战性。然而，由于大量网络数据的可用性，近几十年来，这项任务变得更加容易。复杂网络中的链接预测旨在估计网络中缺少两个节点之间的链接的可能性。由于数据收集的不完美或仅仅是因为它们尚未出现，因此可能会缺少链接。发现网络数据中实体之间的新关系吸引了研究人员在社会学，计算机科学，物理学和生物学等各个领域的关注。大多数现有研究的重点是无向复杂网络中的链接预测。但是，并非所有现实生活中的系统都可以忠实地表示为无向网络。当使用链接预测算法时，通常会做出这种简化的假设，但不可避免地会导致有关节点之间关系和预测性能中降解的信息的丢失。本文介绍了针对有向网络的明确设计的链接预测方法。它基于相似性范式，该范式最近已证明在无向网络中成功。提出的算法通过在相似性和受欢迎程度上将其建模为不对称性来处理节点关系中的不对称性。鉴于观察到的网络拓扑结构，该算法将隐藏的相似性近似为最短路径距离，并使用边缘权重捕获并取消链接的不对称性和节点的受欢迎程度。在现实生活中评估了所提出的方法，实验结果证明了其在预测各种网络数据类型和大小的丢失链接方面的有效性。

Predictive monitoring is a subfield of process mining that aims to predict how a running case will unfold in the future. One of its main challenges is forecasting the sequence of activities that will occur from a given point in time -- suffix prediction -- . Most approaches to the suffix prediction problem learn to predict the suffix by learning how to predict the next activity only, not learning from the whole suffix during the training phase. This paper proposes a novel architecture based on an encoder-decoder model with an attention mechanism that decouples the representation learning of the prefixes from the inference phase, predicting only the activities of the suffix. During the inference phase, this architecture is extended with a heuristic search algorithm that improves the selection of the activity for each index of the suffix. Our approach has been tested using 12 public event logs against 6 different state-of-the-art proposals, showing that it significantly outperforms these proposals.

The advances in language-based Artificial Intelligence (AI) technologies applied to build educational applications can present AI for social-good opportunities with a broader positive impact. Across many disciplines, enhancing the quality of mathematics education is crucial in building critical thinking and problem-solving skills at younger ages. Conversational AI systems have started maturing to a point where they could play a significant role in helping students learn fundamental math concepts. This work presents a task-oriented Spoken Dialogue System (SDS) built to support play-based learning of basic math concepts for early childhood education. The system has been evaluated via real-world deployments at school while the students are practicing early math concepts with multimodal interactions. We discuss our efforts to improve the SDS pipeline built for math learning, for which we explore utilizing MathBERT representations for potential enhancement to the Natural Language Understanding (NLU) module. We perform an end-to-end evaluation using real-world deployment outputs from the Automatic Speech Recognition (ASR), Intent Recognition, and Dialogue Manager (DM) components to understand how error propagation affects the overall performance in real-world scenarios.

在执行现实生活过程中，计划或意外的变化是常见的。检测这些更改是优化运行此类过程的组织的性能的必要条件。最先进的大多数算法都集中在突然变化的检测上，抛开其他类型的变化。在本文中，我们将专注于自动检测渐进漂移，这是一种特殊的变化类型，其中两个模型的情况在一段时间内重叠。所提出的算法依赖于一致性检查指标来自动检测变化，还将这些变化的全自动分类为突然或逐渐分类。该方法已通过一个由120个日志组成的合成数据集进行了验证，该数据集具有不同的变化分布，在检测和分类准确性，延迟和变化区域在比较主要的最新算法方面取得更好的结果。

对业务流程的预测监控是流程挖掘的子领域，旨在预测下一个事件的特征或下一个事件的序列。虽然已经提出了基于深度学习的多种方法，主要是经常发生的神经网络和卷积神经网络，但它们都不是真正利用过程模型中可用的结构信息。本文提出了一种基于图形卷积网络和经常性神经网络的方法，所述内部网络从过程模型中使用信息。真实事件日志的实验评估表明，我们的方法更加一致，更优于当前的最先进的方法。

会话代理已成为简单任务允许情况的一般人群的组成部分。然而，这些系统尚未对各种和少数群体的任何社会影响，例如，帮助患有神经系统障碍的人，例如ALS和言语，语言和社交交流障碍的人。语言模型技术可以发挥巨大作用，以帮助这些用户进行日常沟通和社交互动。要启用此群体，我们构建了一个对话系统，可以使用CUES或关键字的用户控制。我们构建可以在用于控制响应生成的对话响应上下文中建立相关提示的模型，并可以加快通信。我们还介绍了一个关键字丢失来限制模型输出。我们在定性和定量上展示我们的模型可以有效地将关键字诱导到模型响应中，而不会降低响应的质量。在使用退行性障碍的人的使用情况的背景下，我们展示了对我们的提示或关键字预测器和可控对话系统的人类评估，并显示我们的模型比没有控制的模型更好地表现更好。我们的研究表明，在结束到结束响应生成模型的关键字控制是强大的，可以使用户能够与退行性疾病启用和赋予日常通信的日常沟通。