个人信息 |
姓名： 郭穗鸣 部门： 网络空间安全学院 性别： 男 职称： 副教授 学位： 博士 毕业院校： 香港中文大学  电子邮箱： guosuiming@email.jnu.edu.cn 微信：右侧扫码 办公地址： 南海楼104 |
个人简介 郭穗鸣，副教授，2018年9月至今在暨南大学信息学院/网络空间安全学院工作。2007-2018年间分别在清华大学电子工程系、清华大学电子工程系/清华大学网络科学与网络空间研究院、香港中文大学信息工程系获得工学学士、工学硕士及博士学位，并获得多项顶级奖学金。 2018年加入暨南大学以来，已发表高水平论文十余篇，包括ACM Ubicomp（CCF-A类推荐会议，是暨南大学首次在该会议上发表论文）、IEEE Transactions on Mobile Computing（CCF-A类推荐期刊）、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems（中科院一区TOP期刊）、IEEE Transactions on Vehicular Technology（中科院分区TOP期刊）、IEEE Internet of Things Journal（中科院一区TOP期刊）等。本人主持1项国家自然科学基金青年项目、1项广东省自然科学基金面上项目、1项广州市科技计划项目、1项中央高校基本科研业务费项目。另外，本人担任多个国际顶级或著名学术会议/期刊的审稿人或程序委员会委员，自2019年以来，任中国计算机学会普适计算专业委员会执行委员。 主要研究方向是基于真实的多源城市大数据的智慧城市研究，主要涉及领域包括普适计算、数据挖掘、机器学习、隐私保护等。 |
学习经历 2013-2018：香港中文大学信息工程系，  博士（导师：IEEE Fellow，时任香港中文大学信息工程系主任，Prof. Dah Ming Chiu） 期间，获得：香港政府博士生奖学金（HKPFS），获奖率约为4%。 2011-2013：清华大学电子工程系、清华  大学网络科学与网络空间研究院，工学硕士（导师：清华大学网络科学与网络空间研究院学术带头人，李星教授） 期间，获得：清华大学综合一等奖学金，Top 1%。 2009.8-2009.12：多伦多大学电气与计算机工  程系(Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto)， 交换生 期间，所有修读课程均获得A+（一门课程98分，其余均为100分），超过该校所有学生。 2007-2011：清华大学电子工程系，工学学士 期间，2次获得清华大学学业一等奖学金，Top 5%。 另外，英语四级644、英语六级664、托福考试111（满分120）、GRE考试（旧版）Verbal部分获得730分（超过94%）、数学部分800分（满分）、写作部分5分（满分6分）。 2001-2007：华南师范大学附属中学/广东奥林 期间，获得：全国中学生物理奥林匹克竞赛一等奖、中国物理奥林匹克（CPhO）银牌、免试保送清华大学电子工程系。 工作经历 2023年9月至今：暨南大学，长聘副教授 2018.9-2023.9：暨南大学，绿色通道副教授 2016.2-2016.3：神州专车公司，软件开发工程师实习生 2012.4-2012.8：赛尔网络公司(CERNET)，软件开发工程师实习生 2012.1-2012.6：微软亚洲研发集团，软件开发工程师实习生 研究方向 人工智能、数据挖掘、普适计算、城市计算、智慧城市研究 招生意向 本研究组招收对上述研究领域（人工智能、数据挖掘、普适计算、城市计算、智慧城市）感兴趣的同学。 1. 如果你从事过和上述领域或地理信息、智能交通、车联网、数据挖掘等领域的相关项目、研究、各类创新比赛，都更好！没有从事过的，也可以学，关键是兴趣！ 2. 希望同学能有一定的编程经验和兴趣。至少需要对Python的运用比较熟练，能够熟练写Python程序，如果掌握适当的可视化技术更好。 3. 希望同学能对上面提及的所有领域的至少其中之一是感兴趣的，兴趣驱动比较重要。 每位硕士生应期望能在学习期间完成下列任务： 1. 做一个导师觉得满意的工作，产生满意的成果。这里的满意，是指的能够被CCF-C类会议接收，或导师认为能够投稿至本领域的顶会顶刊。 2. 满足学院的所有毕业要求。 本研究组氛围宽松，鼓励学生探索，无需打卡，无考勤要求： 1. 只要满足上述要求，剩余的所有时间可自由安排（实习、竞赛等等，都鼓励）。 2. 本研究组不设组会，但每周可与导师本人进行一对一学术研讨。如果本周尚未有进度，也可以不用每周，可以自由与导师讨论安排。 3. 上述要求其实不难满足，以前的师兄一般最晚到研二上学期都差不多能达成。如果开始的比较早，平时比较积极，有望研一就能完成。 4. 导师亲手教你读论文、写论文、改论文。 欢迎感兴趣的同学随时与我联系！ 已毕业研究生 1. 沈**，学硕，发表中科院1区TOP期刊1篇，已推荐至重庆大学计算机学院读博（国家优青课题组）。 2. 张**，学硕，发表CCF-C论文1篇，就职于华为公司。 3. 戎**，专硕，就职于阿里巴巴公司。 4. 邓**，学硕，发表中科院1区TOP期刊1篇、CCF-C论文1篇、国家发明专利1项，就职于中国农业银行。 主要论文 以下列出了本人近年来在普适计算、智能交通等领域发表的部分论文： 23. Mingyu Deng, Chao Chen, Wanyi Zhang, Jie Zhao, Wei Yang, Suiming Guo (通信作者), Huayan Pu, and Jun Luo, HyperRegion: Integrating Graph and Hypergraph Contrastive Learning for Region Embeddings, IEEE Transactions on Mobile Computing, 2024. (CCF-A类期刊，移动计算领域顶刊，最新IF=7.7) 链接：DOI：10.1109/TMC.2024.3515154 （已接收，未检索）
22. Weilin Liu, Suiming Guo, Chao Chen, The Impacts of Dynamic Prices on Passenger Destination Prediction in Ride-on-demand Services: A Conditional BiLSTM-Attention Model, The 20th International Conference on Mobility, Sensing and Networking (IEEE MSN 2024), 2024. (CCF-C类会议，刘炜麟为本小组硕士研究生) 链接：已接收，未检索，会议Program参见https://ieee-msn.org/2024/files/booklet2024.pdf
21. Chengwu Liao, Chao Chen, Wanyi Zhang, Suiming Guo, and Chao Liu, AGENDA: Predicting Trip Purposes with A New Graph Embedding Network and Active Domain Adaptation, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2024. (CCF-B类期刊，数据挖掘领域著名期刊) 链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3677020 20. Suiming Guo, Chao Chen, Zhetao Li, Chengwu Liao, Yaxiao Liu, Ke Xu, Daqing Zhang, Privacy Leakage from Dynamic Prices: Trip Purpose Mining as an Example, IEEE Transactions on Mobile Computing, 2024.（CCF-A类期刊，移动计算领域顶刊，最新IF=7.7） 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10546312
19. Suiming Guo, Baoying Deng, Chao Chen, Jintao Ke, Jingyuan Wang, Saiqin Long, Ke Xu, Seeking in Ride-on-demand Service: A Reinforcement Learning Model with Dynamic Price Prediction, IEEE Internet of Things Journal, 2024.（中科院1区TOP期刊，物联网领域顶刊，最新IF=8.2，邓宝莹为本小组硕士研究生） 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10542331
18. Baoying Deng, Suiming Guo, Chao Chen, Optimizing Drivers’ Revenue Efficiency for Ride-on-demand Services: A Reinforcement Learning Approach with Dynamic Price Prediction, in IEEE UIC 2023.（CCF-C类会议，普适计算领域著名会议，邓宝莹为本小组硕士研究生） 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10448741 17. Ping Wang, Zhetao Li, Bin Guo, Saiqin Long, Suiming Guo, Jiannong Cao, A UAV-Assisted Truth Discovery Approach With Incentive Mechanism Design in Mobile Crowd Sensing, IEEE/ACM Transactions on Networking, 2023. （CCF-A类期刊，最新IF=3.7） 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10328727 16. Suiming Guo, Qianrong Shen, Zhiquan Liu, Chao Chen, Chaoxiong Chen, Jingyuan Wang, Zhetao Li, Ke Xu, Seeking Based on Dynamic Prices: Higher Earnings and Better Strategies in Ride-on-Demand Services, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24(5), 2023.（中科院1区TOP，智能交通领域顶刊，最新IF=8.5，沈乾榕为本小组硕士研究生） 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10041959 15. Chengwu Liao, Chao Chen, Suiming Guo（通信作者）, Leye Wang, Fuqiang Gu, Jing Luo, Ke Xu, Enriching large-scale trips with fine-grained travel purposes: A semi-supervised deep graph embedding framework, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24(11), 2023.（中科院1区TOP，智能交通领域顶刊，最新IF=8.5） 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9894369 14. Zhetao Li, Zhirun Zheng, Suiming Guo, Bin Guo, Fu Xiao, Kui Ren, Disguised as privacy: data poisoning attacks against differentially private crowdsensing systems, IEEE Transactions on Mobile Computing, 22(9), 2023.（CCF-A类期刊，中科院1区TOP，最新IF=7.9） 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9775757 13. Chengwu Liao, Chao Chen, Suiming Guo, Zhu Wang, Yaxiao Liu, Ke Xu, Daqing Zhang, Wheels know why you travel: predicting trip purpose via a dual-attention graph embedding network, in Ubicomp 2022 and ACM IMWUT, 2022.（CCF-A类会议，普适计算领域旗舰会议） 链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3517239 12. Suiming Guo, Pengcheng Zhang, Qianrong Shen, Dynamic Adjustment Policy of Search Driver Matching Distance via Markov Decision Process, in ICA3PP 2021.（CCF-C类会议，张鹏程、沈乾榕均为本小组硕士研究生） 链接：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-95384-3_21 11. Suiming Guo, Chao Chen, Jingyuan Wang, Yan Ding, Yaxiao Liu, Ke Xu, Zhiwen Yu, Daqing Zhang, A Force-directed Approach to Seeking Route Recommendation in Ride-on-demand Service Using Multi-source Urban Data, IEEE Transactions on Mobile Computing, 21(6), 1909-1926, 2022.（CCF-A类期刊，中科院1区TOP，最新IF=7.9） 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9238459 10. Chao Chen, Yan Ding, Suiming Guo, Yasha Wang, DAVT: an error-bounded vehicle trajectory data representation and compression framework, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 69(10), 10606-10618, 2020.（中科院2区TOP，最新IF=6.8） 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9163296 9. Suiming Guo, Chao Chen, Jingyuan Wang, Yaxiao Liu, Ke Xu, Dah Ming Chiu, Fine-grained dynamic price prediction in ride-on-demand services: models and evaluations, Mobile Networks and Applications, 25, 505-520, 2020.（CCF-C类期刊） 链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11036-019-01308-5 8. Suiming Guo, Chao Chen, Jingyuan Wang, Yaxiao Liu, Ke Xu, Zhiwen Yu, Daqing Zhang, Dah Ming Chiu, ROD-Revenue: Seeking Strategies Analysis and Revenue Prediction in Ride-on-demand Service using Multi-source Urban Data, IEEE Transactions on Mobile Computing, 19(9), 2202-2220, 2020. （CCF-A类期刊，中科院1区TOP，最新IF=7.9） 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8733999 7. Suiming Guo, Chao Chen, Jingyuan Wang, Yaxiao Liu, Ke Xu, Dah Ming Chiu, Dynamic Price Prediction in Ride-on-demand Service with Multi-source Urban Data, in 15th Annual International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services (MobiQuitous 2018), New York, US.（CCF-C类会议，普适计算领域著名会议） 链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3286978.3286992 6. Suiming Guo, Chao Chen, Jingyuan Wang, Yaxiao Liu, Ke Xu, Daqing Zhang, Dah Ming Chiu, A Simple but Quantifiable Approach to Dynamic Price Prediction in Ride-on-demand Services Leveraging Multi-source Urban Data, in Ubicomp 2018 and ACM IMWUT (2018-09 Issue), 2018.（CCF-A类会议，普适计算领域旗舰会议） 链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3264922 5. Suiming Guo, Chao Chen, Yaxiao Liu, Ke Xu, Dah Ming Chiu, How to pay less: a location-specific approach to predict dynamic prices in ride-on-demand services, in IET Intelligent Transport Systems.（CCF-C类期刊） 链接：https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1049/iet-its.2017.0300 4. Suiming Guo, Chao Chen, Yaxiao Liu, Ke Xu, Dah Ming Chiu, It Can be Cheaper: Using Price Prediction to Obtain Better Prices from Dynamic Pricing in Ride-on-demand Services, in 14th Annual International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services (MobiQuitous 2017), Melbourne, Australia.（CCF-C类会议，普适计算领域著名会议） 链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3144457.3144476 3. Suiming Guo, Chao Chen, Yaxiao Liu, Ke Xu, Dah Ming Chiu, Modelling Passengers’ Reaction to Dynamic Prices in Ride-on-demand Services: A Search for the Best Fare, in Ubicomp 2018 and ACM IMWUT (2017-12 Issue), 2018. （CCF-A类会议，普适计算领域旗舰会议） 链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3161194 2. Suiming Guo, Yaxiao Liu, Ke Xu, Dah Ming Chiu, Understanding Passenger Reaction to Dynamic Prices in Ride-on-demand Service, in 2017 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops(PerCom Workshops), Hawaii, USA, 2017. （CCF-B类会议Workshop） 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/7917517 1. Suiming Guo, Yaxiao Liu, Ke Xu, Dah Ming Chiu, Understanding Ride-on-demand Service: Demand and Dynamic Pricing, in 2017 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), Hawaii, USA, 2017.（CCF-B类会议Workshop） 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/7917615 承担课题 本人主持以下项目： 1. 国家自然科学基金青年基金项目，1项，国家级 2. 广东省自然科学基金面上项目，1项，省部级 3. 广州市科技计划项目，1项，省部级 4. 中央高校基本科研业务费项目，1项，校级 5. 暨南大学高层次引进人才科研启动经费项目，1项，校级 另外，本人还参与了以下项目： 1. 国家自然科学基金面上项目，1项，国家级（排名第二） 教学 来校工作以来，已开设以下课程： 1. 计算机网络（本科），独立开设，必修，面向网安、信安专业大二学生。 2. 计算机网络实验（本科），独立开设，必修，面向网安、信安专业大二学生。 3. 网络入侵检测与防御（本科），主持开设，选修，面向网安、信安专业大三学生。（现已由其他老师开设） 4. 博弈论基础（本科），独立开设，选修，面向网安、信安专业大三学生。 5. 网络空间安全案例分析（本科），参与，必修，面向网安、信安专业大一学生。 6. 博弈论（研究生），独立开设，选修，面向网安、信安专业博士、硕士研究生。 已取得的成果： 1. 《计算机网络》支撑了一项国家级一流本科课程，本人为该课程参与人； 2. 《计算机网络》获批暨南大学金课建设课程； 3. 依托《计算机网络》，教学团队（本人为主讲教师）获得暨南大学第十届本科课程教学竞赛二等奖； 4. 《博弈论基础》课程获得暨南大学信息学院学生评教前5%； 5. 已发表教学研究论文1篇。 |
