指导教师:许建龙
我目前是汕头大学数学与计算机学院的本科生, 即将于 2026 年毕业。我的研究兴趣集中在服务计算与人工智能的交叉, 特别关注如何利用扩散模型与注意力机制刻画用户-服务交互的隐式拓扑,以提升服务质量(QoS)预测的精度与鲁棒性。
我的毕业设计 QoSDiff 提出了一种逆扩散表征学习 (DELM) 与对抗式双向混合注意力交互 (AAIM) 相结合的方法,在 WS-DREAM 与 EEL 数据集上相较 12 种主流基线取得了最佳的预测性能。 相关论文已发布于 arXiv:2512.04596。
GASN: A Graph Attention and Self-Attention Network for Blockchain Service Reliability Prediction
Journal of Cloud Computing (Springer), Vol. 15, Article 50, 2026. (CAS Q3 / 中科院三区 · SCI Q2 · IF 4.3 · 5-yr IF 4.1 · JCI 0.96 · Scopus · EI · ESI: Computer Science)
Sparse QoS Prediction for Cloud Services via Inductive Subgraph Pattern Aware Graph Neural Network
Computer Communications (Elsevier), Vol. 248, Article 108415, 2026. (CAS Q3 / 中科院三区 · SCI Q2 · IF 4.3 · 5-yr IF 4.6 · JCI 0.99 · CCF-C · EI · ESI: Computer Science)
An Effective Reliability Prediction Model for Blockchain Services via Hybrid Multi-layer Graph Attention and Self-attention
BlockSys 2025 (Blockchain and Trustworthy Systems, Springer LNCS), pp. 410–424, 2026. (EI · CCF-C from 2026 · Scopus)