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个人简介

郭昆，男，博士，教授，专业学位博士生导师，硕士生导师，福州大学计算机与大数据学院计算机科学系副主任，数字福建大数据基础技术福州研究院副院长，中国计算机学会（ccf）高级会员，ccf协同计算专委会委员，ccf大数据专委会委员，中国优选法统筹法与经济数学研究会灰色系统专业委员会理事，福建省人工智能学会会员，福建省网络计算与智能信息处理重点实验室成员，福建省大数据分析与处理工程研究中心成员，负责大数据挖掘方向研究课题。2019~2020在香港科技大学singlab实验室从事访问学者。目前主要从事复杂网络数据挖掘、联邦学习、灰色系统理论、分布式并行计算等方面的研究。近年来，主持国家自然科学基金项目1项，福建省自然科学基金项目1项，福建省高校产学合作重大项目1项，参与国家自然科学基金项目2项，福建省自然科学基金项目4项，福建省高校产学合作重大项目2项。在国内外学术期刊和重要会议上，发表研究论文80余篇，其中sci收录25篇（含ieee/acm transactions 5篇），ei收录27篇，国际顶级学术会议2篇，并有3篇论文获得会议best paper award。与香港科技大学、星云clustar等合作进行联邦机器学习相关课题研究，与中国移动、新大陆、亿力科技、实达迪美、六壬网安等企业合作进行大数据挖掘相关课题研究。部分成果已经投入企业实际应用，取得显著成效。申请国家发明专利10余项，软件著作权6项。

纵向科研项目

[1] 分布式轻量级工作流管理系统的研究与应用，福州大学科技发展基金项目，2006-2007，项目主持人。

[2] 分布式群体协同综合预报软件体系结构的研究，福建省自然科学基金项目，项目编号：2002a0016，2002-2005，项目成员。

[3] 通用会商式协同综合预报igdss关键技术的研究，福建省教育厅科技项目，项目编号：jb06058，2006-2008，项目成员。

[4] 面向自然灾害综合预报的智能群决策支持系统的研究，福建省自然科学基金项目，项目编号：2007j0021，2007-2009，项目成员。

[5] 闽侯县鸿尾乡铁制工艺品计算机辅助设计系统与酸洗废水处理技术示范，福建省重大科技专项专题，项目编号：2006sz0001-1，项目成员。

[6] 《c语言程序设计》网络课程，福建省高等学校第二批网络课程研制项目，2007，项目成员。

[7] 基于差异信息理论的灰色方法在数据聚类中的应用，福建省教育厅科技项目，项目编号：jb09006，2009.10-2011.10，项目主持人。

[8] 物流配送网络灰色优化模型及其求解算法研究，国家自然科学基金项目，项目编号：70871024，2009.1-2011.12，项目成员。

[9] 基于灰色方法的隐私保护数据流挖掘研究，福建省自然科学基金，项目编号：2010j01358，2010.5-2012.12，项目成员。

[10] 具有复杂结构的动态社交网络聚类方法研究，福建省自然科学基金项目，项目编号：2013j01230，2013.1-2015.12，项目主持人。

[11] 社会化网络中的群体发现问题研究，福州大学科研启动项目，项目编号：xrc-1253，2012.11-2014.12，项目主持人。

[12] 基于灰色方法的社交网络群体识别问题研究，国家自然科学基金青年项目，项目编号：61300104，2014.1-2016.12，项目主持人。

[13] 基于云架构的能源监测与分析平台的研制及产业化，福建省高校产学合作重点项目，项目编号：2017h6008，2017.4-2019.12，项目主持人。

[14] 基于深层机器学习的教育大数据精细化分析平台的研制及产业化，福建省高校产学合作重点项目，项目编号：2018h6010，2017.4-2019.12，项目成员。

[15] 融合深度学习和灰色方法的复杂社交网络社区发现，国家自然科学基金项目，项目编号：62002063，2021-2023，项目成员。

横向科研项目

[1] 电力大数据分析算法及内存数据库集群技术，企业委托项目，2015-2016，60万，技术负责人。[16] 数据(灾备)中心大数据平台一期设计开发实施项目，企业委托项目，2016-2017，65万，技术负责人。

[2] 基于大数据服务响应的停电大数据分析模型研究，企业委托项目，2016-2017，25万，技术负责人。

[3] 基于人工智能的电力负荷预测研究，企业委托项目，2016-2017，15万，技术负责人。

[4] 分布式存储系统软件，企业委托项目，2017-2018，20万，项目主持人.

[5] 基于trie树和有限状态自动机的中文地址标准化，企业委托项目，2017-2019，6万，技术负责人。

近年发表的主要论文

[1] kun guo, yutong fang, qingqing huang, yuting liang, ziyao zhang, wenyu he, liu yang, kai chen, ximeng liu, wenzhong guo. globally consistent federated graph autoencoder for non-iid graphs[c]//32nd international joint conferences on artifical intelligence (ijcai 2023), macao, china: 2023: 3768-3776.

[2] kun guo, dangrun chen, qingqing huang, fuan li, chen guo, duanji wu, ximeng liu*, kai chen. privacy-preserving multi-label propagation based on federated learning[j]. ieee transactions on network science and engineering (tnse), 2023.

[3] kun guo, wenzhong guo*, enjie ye, yutong fang, jiachen zheng, ximeng liu, kai chen. federated clique percolation for privacy-preserving overlapping community detection[j]. acm transactions on intelligent systems and technology (tist), 2023, 14(4): 1-25.

[4] kun guo, zizheng zhao, yuzhong chen, ling wu, wenzhong guo*, yong tang, ronghua lin. network embedding based on biased random walk for community detection in attributed networks[j]. ieee transactions on computational social systems (tcss), 2023, 10(5): 2279-2290.

[5] kun guo, zhanhong chen, xu lin, ling wu, zhi-hui zhan, yuzhong chen, wenzhong guo*. community detection based on multiobjective particle swarm optimization and graph attention variational autoencoder[j]. ieee transactions on big data (tbd), 2022, 9(2): 569-583.

[6] ling he, wenzhong guo, yuzhong chen, kun guo*, qifeng zhuang. discovering overlapping communities in dynamic networks based on cascade information diffusion[j]. ieee transactions on computational social systems (tcss), 2021, 9(3): 794-806.

[7] kun guo, xintong huang, ling wu, yuzhong chen*. (2021). local community detection algorithm based on local modularity density[j]. applied intelligence, 2021, 52(2), 1238-1253.

[8] lin wu, qishan zhang, kun guo*, erbao chen, chaoyang xu. dynamic community detection method based on an improved evolutionary matrix[j]. concurrency and computation: practice and experience, 2021, 33(8): e5314. (sci)

[9] kun guo, ling he, yuzhong chen, wenzhong guo*, jianning zheng. a local community detection algorithm based on internal force between nodes[j]. applied intelligence, 2020, 50(2): 328-340. (sci)

[10] 於志勇, 陈基杰, 郭昆*, 陈羽中, 许倩. 基于影响力与种子扩展的重叠社区发现[j]. 电子学报, 2019, 47(1): 153-160. (ei)

[11] kun guo*, qishan, zhang. a discrete artificial bee colony algorithm for the reverse logistics location and routing problem[j]. international journal of information technology & decision making, 2017, 16(5): 1339-1357. (sci)

[12] ling wu, qishan zhang, kun guo*, erbao chen, chaoyang xu. dynamic community detection method based on an improved evolutionary matrix[j]. concurrency and computation: practice and experience, 2019: e5314. (sci)

[13] qirong qiu, wenzhong guo, yuzhong chen, kun guo*, rongrong li. parallel multi-label propagation based on influence model and its application to overlapping community discovery[j]. international journal on artificial intelligence tools (ijait), 2017, 26(3): 1760013-1-1760013-18. (sci)

[14] kun guo, wenzhong guo*, qiu qirong, qishan zhang. community detection algorithm based on local affinity propagation and user profile[j]. journal on communications, 2015, 36(2): 68-79. (ei)

[15] kun guo, wenzhong guo*, yuzhong chen, qirong qiu, qishan zhang. community discovery by propagating local and global information based on the mapreduce model[j]. information sciences, 2015, 323: 73-93. (sci)

[16] jinbin hu, chaoliang zeng, zilong wang, junxue zhang, kun guo, hong xu, jiawei huang, kai chen. enabling load balancing for lossless datacenters, 2023 international conference on network protocols (icnp 2023), reykjavik, iceland, 2023. (best paper award)