郭智威，男，1991年生，博士，js金沙3983总站副教授，重庆市高等学校巴渝学者、js金沙3983总站青年菁英教授。

2013年毕业于郑州大学通信工程专业，获得学士学位

2018年毕业于重庆大学通信与信息系统专业，获得博士学位

2018年入职js金沙3983总站我院

担任重庆市科技伦理学会理事成员、全国高等学校计算机教育研究会理事、中国人工智能学会青年工作委员会委员、国际期刊《Journal of Information Security》编委。

主要研究领域为社交网络数据挖掘、人工智能理论与方法等。近年来，主持研究国家自科基金1项、教育部社科基金1项、国家语委信息化专项1项，省级科研项目4项，在高水平学术期刊或会议发表系列研究论文70余篇，共15篇论文入选“ESI全球高被引论文”，谷歌学术他引次数超2700次，授权发明专利10项，出版专著2部。2024年获“重庆青年五四奖章”候选人提名（js金沙3983总站唯一被提名的教师），2020年获河南省教育厅优秀科技论文一等奖。人才培养方面，专注培养学生的学术素养和理论研究能力，近年来指导学生发表高水平SCI学术论文10余篇。

联系方式（邮件：zwguo@ctbu.edu.cn），js金沙3983总站商智楼1314。

（一）近五年主持承担项目

[1].主持：基于多主体联合学习的社交网络谣言鲁棒辨识研究（62106029），国家自然科学基金，2022-2024，30.00万。

[2].主持：全局视角下的社交网络谣言演进机理与抑制策略研究（21YJC630036），教育部人文社会科学研究项目，2022-2024，8万元；

[3].主持：基于语义与行为共同驱动的网络水军深度识别研究（YB-135-121），国家语委科研项目信息化专项，2020-2022，10.00万元。

[4].主持：智能计算驱动的网络空间舆论管控体系技术预见研究（cstc2021jsyj-yzysbAX0013），重庆市技术预见与制度创新项目，2021-2022，10.00万元。

[5].主持：基于联合学习的社交媒体谣言事件动态自主预警方法（CSTB2023NSCQ-MSX0923），重庆市自然科学基金面上项目，2023-2026，10.00万元。

[6].主持：基于多特征融合的网络水军自适应识别研究（cstc2019jcyj-msxmX0747）,重庆市自然科学基金项目，2019-2022, 10.00万元。

[7].主持：多源异构社会网络下的舆情自适应管控研究（KJQN202000805）,重庆市教育委员会科学技术研究项目，2020-2023, 5.00万元。

[8].主持：认知推理驱动的网络暴力事件自主预警及智能管控方法研究（KJQN202400813）,重庆市教育委员会科学技术研究项目，2024-2027, 5.00万元。

（二）代表性研究论文(2024)

[1].Guo Z, Wang H, “A Deep Graph Neural Network-based Mechanism for Social Recommendations”,IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 17(4): 2776-2783, doi: 10.1109/TII.2020.2986316.

[2].Guo Z, Yu K, Jolfaei A, et al., “Fuzzy Detection System for Rumors through Explainable Adaptive Learning”,IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2021, 29(12): 3650-3664, doi: 10.1109/TFUZZ.2021.3052109.

[3].Guo Z, Yu K, Jolfaei A, et al., “Fuz-Spam: Label Smoothing-based Fuzzy Detection of Spammers in Internet of Things”,IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022, 30(11): 4543-4554, doi: 10.1109/TFUZZ.2021.3130311.

[4].Guo Z, Yu K, Jolfaei A, et al., “Mixed Graph Neural Network-based Fake Contents Detection for Sustainable Vehicular Social Networks”,IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2023, 24(12): 15486-15498, doi: 10.1109/TITS.2022.3185013.

[5].Guo Z, Yu K, Kostromitin K, et al., “Deep Collaborative Intelligence-driven Traffic Forecasting in Green Internet of Vehicles”,IEEE Transactions on Green Communications and Networking, 2023, 7(2): 1023-1035, doi: 10.1109/TGCN.2022.3193849.

[6].Guo Z, Yu K, Li Y, et al., “Deep Learning-Embedded Social Internet of Things for Ambiguity-Aware Social Recommendations”,IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 2022, 9(3): 1067-1081, doi: 10.1109/TNSE.2021.3049262.

[7].Guo Z, Meng D, et al., “Autonomous Behavioral Decision for Vehicular Agents Based on Cyber-Physical Social Intelligence”,IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2023, 10(4): 2111-2122, doi: 10.1109/TCSS.2022.3212864.

[8].Guo Z,Zhang Q, et al., “A Novel Fake News Detection Model for Context of Mixed Languages Through Multiscale Transformer”,IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2023,accepted, doi: 10.1109/TCSS.2022.3212864.

[9].Guo Z, Shen Y, Bashir A K, et al., “Robust Spammer Detection Using Collaborative Neural Network in Internet of Thing Applications”,IEEE Internet of Things Journal, 2021, 8(12): 9549-9558, doi: 10.1109/JIOT.2020.3003802.

[10].Guo Z, Yu K, Choo K- K R, et al., “Deep Federated Learning-Enhanced Secure POI Microservices for Cyber-Physical Systems”,IEEE Wireless Communications, 2022, 29(2): 22-29, doi: 10.1109/MWC.002.2100272.