郭健 博士 国家特聘专家
首席科学家、（署理）院长
粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA）
DeepX创始人，并兼任港科大、上海交大等兼职教授/博导
个人简介
郭健是IDEA首席科学家、（署理）院长，并兼任香港科技大学（广州）人工智能学域兼职教授（博士生导师）、上海交通大学上海高级金融学院（SAIF）兼聘教授、清华大学深圳国际研究生院（数据与信息研究院）实践教授。郭健2003年从清华大学数学科学系本科毕业后在IT领域创业多年，2006年赴美国密西根大学（University of Michigan）统计系深造并取得机器学习专业的博士学位。郭健自2011年起任美国哈佛大学（Harvard University）计算统计学助理教授（Tenure-track、博士生导师），深耕人工智能的数学和统计学算法研究，特别是在机器学习和深度学习的理论、算法和应用领域取得一系列研究成果，并广泛应用于搜索推荐引擎、金融量化投资、基因疾病预测等领域。2016年郭健回国创业，将其在人工智能领域的研究积累应用于金融市场量化投资与风险管理研究，创建DeepX。2020年，郭健因其在学术研究和产业创新方面的贡献被授予国家特聘专家荣誉。同年他协助美国国家工程院外籍院士、前微软公司全球执行副总裁沈向洋共同创建了粤港澳大湾区数字经济研究院（International Digital Economy Academy, 简称IDEA），汇聚全球具有“科学家头脑、企业家素质、创业者精神”的科创实干家共同推动人工智能前沿技术与新兴产业发展。
郭健长期深耕人工智能与深度学习理论、算法与应用研究，聚焦新一代AI量化投资技术的前沿探索和系统研发，发表研究论文50+篇，开源技术报告20+篇，技术发明专利10+项，软件著作权10+项，开源项目5+项。在AI基础研究方面，郭健团队研发了增强大语言模型知识推理能力和逻辑链可追溯能力的“思维图谱（Think-on-Graph）”技术，提出了面向大语言模型的下一代知识图谱技术范式与开源自动化知识库构建技术“语境图谱（Context Graph）”。在AI算法研究方面，郭健提出了解决多阶段决策问题中端到端深度学习训练难题的“向导学习（Guided Learning）”技术，并应用于自动驾驶和量化投资的端到端决策中。在AI量化投资研究方面，郭健与沈向洋院士共同提出了新一代AI量化投资技术范式Quant4.0和并研发了全流程自动化AI量化投资研究平台ideaQuant。更进一步，郭健与沈向洋提出Quant5.0，建立跨市场、跨品种、跨周期的端到端金融时间序列预训练底座大模型(Large Investment Model)，提升量化投资的模型研发效率和策略迁移能力。与此同时，郭健团队还研发了世界首个基于大语言模型的AI量化投资建模智能体Alpha-GPT，在WorldQuant Brain等全球量化投资策略比赛中取得世界领先名次。
学术观点
郭健参与的研究工作被《人民日报》等媒体报道。在深钻科研与技术的同时，郭健也积极为如何发展人工智能和科技金融产业建言献策。
郭健解析了以下一代AI技术驱动的量化投资新范式Quant4.0，提出了当下量化投资面临的技术问题，以Quant4.0三要素（自动化AI、可解释AI、知识驱动AI）为解决方案，并通过对IDEA研究院在这一新型交叉领域研发的成果介绍，展望了行业发展的新机遇和新挑战。指出未来在系统层面的复杂性，整个系统从底层的算力系统，到数据体系、知识图谱、推理引擎及最后应用的层面都比较复杂挑战。
2022年，郭健与IDEA创院理事长、香港科技大学校董会主席沈向洋院士提出了新一代人工智能量化投资技术范式Quant4.0，提出了自动化AI、可解释AI和知识驱动AI将构成未来量化投资技术的核心三要素。他们就AI技术带给金融投资的机遇和挑战进行了深入的探讨和分析，特别指出AI对提升金融运作效率，为实体经济供血的重要性,认为AI特别是通用人工智能AGI对社会经济更高效的运作有极其重要的作用。
在清华大学五道口金融学院副教授、院长助理刘碧波主持下，重庆市原市长黄奇帆，国家科技成果转化引导基金理事长马蔚华，深圳市创新投资集团有限公司原董事长倪泽望，香港特别行政区立法会议员邱达根，IDEA（署理）院长郭健，金融壹账通银行事业部总经理贾燕菁共同参与了主题为“金融赋能科技创新与发展”的讨论。
2022年IDEA大会上，郭健与时任深创投董事长倪泽望、国信证券董事长张纳沙就当下数字经济环境下人工智能和金融投资的融合发展进行了深入探讨。融合运用人工智能技术，深入发展金融科技，已成为这一领域必然的趋势。未来，它会以何种姿态呈现在一级和二级市场等具体的金融投资场景中？三位嘉宾展开深入的探讨。
2023年11月，凤凰卫视对2023年IDEA大会进行了报道。时任IDEA执行院长郭健介绍了IDEA在深圳的发展，指出粤港澳大湾区是对人才具有吸引力的高地。IDEA与深圳的企业在AI技术方面进行了深度的合作，助力大湾区数字经济的快速发展。
2021年IDEA大会上，郭健与平安集团首席科学家肖京博士，复旦大学讲席教授、前蚂蚁集团副总裁副总裁漆远博士，时任Citadel CTO穆斌共同探讨人工智能与金融产业的变革性影响。
研究项目
郭健目前聚焦于研发前沿的人工智能技术让金融投资更精准、更迅捷、更安全。研究围绕未来金融投资和量化交易所需的新型人工智能技术、新型大模型研究范式和新型深度学习算法展开。
多模态大语言模型的快速发展证明了利用海量样本预训练的深度学习底座模型在经过增量微调或强化学习后训练后在特定任务上展现出前所未有的性能。我们将这一范式移植到量化投资场景中的金融时间序列预测问题中，收集不同交易所（上交所、深交所、港交所、纽交所等）、不同交易品种（股票、期货、可转债等）和不同周期（订单簿、秒线、分钟线、日线等）的金融数据来训练通用的金融时间序列底座深度神经网络模型，并在各类型量化投资任务中进行增量微调或RL后训练以提升针对任务的预测能力。
深度神经网络端到端量化投资建模跨越因子挖掘、机器学习建模、投资组合优化、算法交易等多个步骤，从最原始的数据输入（行情、订单簿等）直接输出下一秒的订单交易指令，可以显著简化建模过程并提升交易性能。由于金融时序数据低信噪比、非平稳等特定，端到端建模存在神经网络收敛难、模型训练不稳定、模型推理延迟大等一系列问题亟待研究解决。我们研发了Guided Learning、鲁棒学习等一系列新技术来提升端到端量化投资模型的投资效果和稳定性。
Alpha-GPT是世界首个开放式人机交互式量化投研智能体系统，并随着大模型领域的快速发展而不断进化。通过Self-improving、rethink、强化学习后训练等技术来激发和提升大模型在量化因子挖掘、量化深度学习建模等能力。我们也从数学理论上给出了self-improving合理性的论证。
以多因子选股模型为代表的量化投资建模是一个多阶段决策问题，包括特征工程（因子挖掘）、模型构建（因子组合）、投资组合（仓位优化）、拆单执行（算法交易）等多个步骤，最后输出交易指令。Quant4.0的目的是通过人工智能技术实现量化投资建模全流程自动化，研发更高效的自动特征工程、自动化深度学习调优算法、自动化深度学习部署与推理加速等技术以提升投研效率，将量化投资从“人工建模”进化为“机器建模”。进一步，利用大语言模型提升自动化因子挖掘和自动化深度学习建模的智能水平。
量化投资通常利用历史数据回测模拟来评估策略、模型和因子的效果。然而，历史不代表未来，历史没有发生的极端行情不代表未来不会发生。我们研发“金融风洞”来模拟历史上尚未发生的各种极端行情，对交易策略进行压力测试。金融风洞项目研发生成式深度神经网络和多模态大模型，通过学习全球不同金融交易市场的行情数据和来自财经新闻、企业公告等金融事件，理解金融市场运行规律，并以此来根据用户需求来生成新的金融行情时间序列，对各种极端行情进行高精度模拟，建立比回测更准确更全面的策略评估体系。
我们提出语境图谱（Context Graph）技术。在传统三元组型知识图谱的基础上，进一步将时间、空间、来源、文本描述等多维上下文信息与实体及关系一并建模，以构建更为精细和丰富的知识表示结构。它不仅包含“头实体–关系–尾实体”的基本事实三元组，还为每条事实附加了实体上下文（如摘要、别名、图片链接）和关系上下文（如时间戳、地理位置、出处句子等），从而克服了纯三元组图在语义歧义、信息不完整和推理局限等方面的不足，可以更好的帮助大语言模型进行精准可追溯的深度推理。同时，我们正在研发全自动化的语境图谱构建技术。
已发表的学术论文和技术专著
注：*代表本人是论文通讯作者或共同通讯作者, †代表本人是论文共同第一作者
Jincai Huang, Yongjun Xu, Qi Wang, Qi (Cheems) Wang, Xingxing Liang, Fei Wang, Zhao Zhang, Wei Wei, Boxuan Zhang, Libo Huang, Jingru Chang, Liantao Ma, Ting Ma, Yuxuan Liang, Jie Zhang, Jian Guo†, Xuhui Jiang, Xinxin Fan, Zhulin An, Tingting Li, Xuefei Li, Zezhi Shao, Tangwen Qian, Tao Sun, Boyu Diao, Chuanguang Yang, Chenqing Yu, Yiqing Wu, Mengxian Li, Haifeng Zhang, Yongcheng Zeng, Zhicheng Zhang, Zhengqiu Zhu, Yiqin Lv, Aming Li, Xu Chen, Bo An, Wei Xiao, Chenguang Bai, Yuxing Mao, Zhigang Yin, Sheng Gui, Wentao Su, Yinghao Zhu, Junyi Gao, Xinyu He, Yizhou Li, Guangyin Jin, Xiang Ao, Xuehao Zhai, Haoran Tan, Lijun Yun, Hongquan Shi, Jun Li, Changjun Fan, Kuihua Huang, Ewen Harrison, Victor C.M. Leung, Sihang Qiu, Yanjie Dong, Xiaolong Zheng, Gang Wang, Yu Zheng, Yuanzhuo Wang, Jiafeng Guo, Lizhe Wang, Xueqi Cheng, Yaonan Wang, Shanlin Yang, Mengyin Fu, Aiguo Fei (2025)
Foundation Models and Intelligent Decision-making: Progress, Challenges, and Perspectives.
The Innovation, Volume 6, Issue 6.
注：本文被Cell子刊The Innovation选为第6卷第6期封面文章。
智能决策从规则驱动、数据驱动迈向生成智能的新纪元，基础模型（Foundation model）的崛起为这一变革注入核心动力。整合文本、图像、传感器等多模态数据显著提升决策效率与精度，而生成式AI更为面向决策的超级智能提供可能。这篇Review文章系统性的梳理了智能决策的演进脉络，解析基础模型如何赋能智能决策并广泛应用于医疗、金融、交通等关键领域，进一步深入探讨其机遇、风险与挑战。
针对大模型RAG搜索深度和完整度不佳问题，本文提出了新一代思维图谱技术Think-on-Graph2.0，利用知识图谱的知识骨架优势提升RAG信息搜索的深度和广度，显著提升了知识推理的质量，在至少6个知识推理任务中取得SOTA。
Cehao Yang, Xueyuan Lin, Chengjin Xu, Xuhui Jiang, Shengjie Ma, Aofan Liu, Hui Xiong, Jian Guo* (2025)
LongFaith: Enhancing Long-Context Reasoning in LLMs with Faithful Synthetic Data.
The 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2025)， Vienna, Austria.
本文提出LongFaith方法，通过结合真实答案与引用链提示（Chain-of-Citation）合成高质量可信长文本推理数据（包含监督微调数据集LongFaith-SFT和偏好优化数据集LongFaith-PO），有效解决了现有合成数据中因缺乏验证、无引用标注和知识冲突导致的错误问题，显著提升了大语言模型在长文本问答与推理任务中的性能。
Guibin Zhang, Yiyan Qi, Ziyang Cheng, Yanwei Yue, Dawei Cheng, Jian Guo* (2025)
Rationalizing and Augmenting Dynamic Graph Neural Networks.
In Proceedings of 2025 International Conference on Learning Representations (ICLR-2025), Singapore.
针对动态图分析建模，本文提出时间感知的动态图增强框架DyAug，通过因果子图分离与时空环境替换，在保持时序连贯性的前提下显著提升动态图神经网络的性能，在六个基准数据集上性能提升0.89%-3.13%，抗攻击能力提升6.2%-12.2%，时间分布偏移下更稳定，实现性能、鲁棒性、泛化能力三重提升。
Zhengzhuo Xu, Bowen Qu, Yiyan Qi, Sinan Du, Chengjin Xu, Chun Yuan, Jian Guo* (2025)
ChartMoE: Mixture of Diversely Aligned Expert Connector for Chart Understanding.
In Proceedings of 2025 International Conference on Learning Representations (ICLR-2025), Singapore.
ChartMoE提出基于多样化专家初始化的MoE连接器架构，通过图表-表格/JSON/代码三重对齐任务注入异构先验知识，在保持通用能力的同时显著提升图表理解的精确性（ChartQA基准提升4.16%至84.64%），并构建百万级ChartMoE-Align数据集支持多维度对齐训练。
本文提出一种跨市场量化投资模型，通过跨市场协同机制与伪波动优化技术显著提升股票价格预测性能。提出一种双层Transformer架构BDP-Former，通过跨市场嵌入层和价格预测层来融合期货与股票数据并捕捉市场间动态关联，同时引入贝叶斯伪波动估计器建模个股预测置信度。回测显示该模型在CSI300指数上实现年化收益提升7.15%，公开基准IC指标最高提升56.1%，验证了跨市场信息融合与波动感知优化的协同有效性。
Muzhi Li, Cehao Yang, Chengjin Xu, Zixing Song, Xuhui Jiang, Jian Guo*, Ho-fung Leung, Irwin King (2025)
Context-aware Inductive Knowledge Graph Completion with Latent Type Constraints and Subgraph Reasoning.
In Proceedings of The 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-2025), Philadelphia, Pennsylvania, USA.
本文提出首个纯LLM驱动的归纳知识图谱补全框架CATS，通过双模块协同解决未见实体推理。1.类型感知推理：利用关系隐含的实体类型约束筛选候选实体；2.子图推理：融合路径语义与邻接事实增强证据支持。在18项基准中16项刷新SOTA，平均MRR提升7.2%，显著提升稀疏场景鲁棒性。
Muzhi Li, Cehao Yang, Chengjin Xu, Xuhui Jiang, Yiyan Qi, Jian Guo*, Ho-fung Leung, Irwin King. (2025)
Retrieval, Reasoning, Re-ranking: A Context-Enriched Framework for Knowledge Graph Completion.
In Proceedings of the 2025 Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL-2025), Albuquerque, New Mexico, USA.
知识图补全技术广泛应用于推荐系统、知识图谱等领域。本文提出KGR3框架，通过融合知识图谱三元组与来自大语言模型的更丰富的知识图节点信息，提升知识图补全精度。在FB15k237和WN18RR数据集上实现Hits@1突破性提升（12.3%/5.6%），有效弥合KG结构与自然语言语义鸿沟，兼容多种基模型且无需重新训练。
超图（HyperGraph）深度学习可以广泛应用于量化投资和推荐系统等领域。本文提出一种能量最小化函数的方法来优化超图神经网络来克服传统图神经网络算法的局限，在15个图节点分类任务上展现出显著优势。
Xuhui Jiang, Yinghan Shen, Zhichao Shi, Chengjin Xu, Wei Li, Zixuan Li, Jian Guo*, Huawei Shen, Yuanzhuo Wang (2024)
Unlocking the Power of Large Language Models for Entity Alignment.
In Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 7566–7583, Bangkok, Thailand.
文本提出新型知识融合技术ChatEA，融合大语言模型（LLM）与知识表示学习，通过KG-code模块激活LLM的外部知识，并设计两阶段对齐策略（候选收集+推理反思），在高度异构知识图谱上实现Hits@1指标9%-16%的提升，突破传统实体对齐方法的局限性。
Yuxing Tian, Yiyan Qi, Aiwen Jiang, Qi Huang, Jian Guo* (2024)
Latent Diffusion-based Data Augmentation for Continuous-Time Dynamic Graph Model.
In Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2024), Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2900–2911.
连续时间动态图可用于横截面量化选股、推荐系统、金融反欺诈等领域。本文提出Conda，一种基于变分自编码器（VAE）和条件扩散模型（Conditional Diffusion Model）的隐空间数据增强算法框架，通过生成高质量的嵌入数据，无需领域知识即可提升7种连续时间动态图模型性能，在稀疏数据场景下最高提升5%的链路预测准确率。
传统高频做市策略因单价格层级设计和频繁撤单导致队列优先级信息丢失。本文提出IMM框架，结合稳定参考价编码多多价位交易订单、预测信号驱动的状态表征学习（TCSA网络）及专家模仿强化学习，建模多价位动作空间并利用模仿学习优化探索效率，在4个期货市场实现风险调整收益最高提升2.7倍，显著降低做市策略的逆向选择风险。
Xuhui Jiang, Yinghan Shen, Zhichao Shi, Chengjin Xu, Wei Li, Huang Zihe, Jian Guo* and Yuanzhuo Wang (2024)
MM-ChatAlign: A Novel Multimodal Reasoning Framework based on Large Language Models for Entity Alignment.
In Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024, pages 2637–2654, Miami, Florida, USA.
背景：传统多模态实体对齐（MMEA）方法依赖嵌入表示，存在视觉属性理解不足和跨模态语义鸿沟问题；核心思想：提出MM-ChatAlign框架，结合大语言模型（MLLM）的视觉推理能力与嵌入候选集筛选，通过两阶段推理（描述生成+概率重评估）实现对齐；创新点：MMKG-Code翻译模块将知识图转化为LLM可理解代码，动态候选集扩展策略提升效率；效果：在四个MMEA数据集上Hits@1最高提升22.5%（如ICEWS-WIKI达0.945），缓解跨模态语义鸿沟。
Hang Zhang, Yeyun Gong, Dayiheng Liu, Shunyu Zhang, Xingwei He, Jiancheng Lv, Jian Guo* (2024)
Knowledge Enhanced Pre-training for Cross-lingual Dense Retrieval.
Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), pages 9810–9821, Torino, Italia.
本文提出KEPT模型，通过挖掘维基百科的跨语言知识构建高质量训练样本，KEPT模型用同语言内对称超链接的文本段作为正样本对（比如“梵高”页面和“向日葵”页面互相链接）并用多语言实体描述作为跨语言正样本对（比如中英文的“梵高”词条）。显著提升跨语言稠密检索性能，在三个基准测试中取得SOTA。
Yi Luo, Zhenghao Lin, YuHao Zhang, Jiashuo Sun, Chen Lin, Chengjin Xu, Xiangdong Su, Yelong Shen, Jian Guo*, Yeyun Gong (2024)
Ensuring Safe and High-Quality Outputs: A Guideline Library Approach for Language Models.
Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 1: Long Papers), pages 1152–1197, Mexico City, Mexico. Association for Computational Linguistics.
本文提出 Guide-Align框架，通过安全训练的大模型（如GPT-3.5）自动生成细粒度指南库（33k条），训练轻量检索模型为输入匹配安全/质量指南，引导LLM生成对齐人类价值观的响应。微调得到的Labrador（13B参数）在三大安全基准（Do_Not_Answer等）上超越GPT-3.5，对齐能力优于GPT-4，显著提升模型安全性与输出质量。
Jiashuo Sun, Hang Zhang, Chen Lin, Yeyun Gong, Jian Guo (2024)
APOLLO: An Optimized Training Approach for Long-form Numerical Reasoning.
In Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), pages 1370–1382, Torino, Italia.
长文本数值推理能力是自然语言模型的瓶颈之一。本文提出APOLLO模型，通过数值感知负采样优化检索器（区分关键数值事实），结合目标程序增强与一致性强化学习改进生成器（解决程序表达多样性问题），显著提升长文本数值推理性能。在FinQA和ConvFinQA金融数据集上刷新SOTA（执行准确率72.47%/78.76%），超越GPT-4等基线模型
注：本文被Frontiers of Information Technology and Electronic Engineering期刊选为第25卷第11期封面文章。
这篇Perspective文章在回顾了过去数十年量化投资研究演化的基础上，提出了新一代量化投资研究范式Quant4.0，展望了人工智能技术对量化投资研究的影响，指出自动化AI、可解释AI和知识驱动AI的发展对量化投资研究的重要性，并提出了基于Quant4.0范式的系统架构技术路线，最后展望了量化投资技术面临的十大挑战与可能的解决方案。
本文提出一种基于强化学习的新型高频做市策略模型。与以往研究不同的是，本文模型通过构建表示学习网络挖掘交易订单簿中的多价位信息和队列信息更有效的控制了高频做市中的反向选择风险和仓位风险，并设计了专有奖励函数来控制存单风险。
Xiao-Yang Liu, Ziyi Xia, Hongyang Yang, Jiechao Gao, Daochen Zha, Ming Zhu, Christina Dan Wang, Zhaoran Wang, Jian Guo* (2024)
Dynamic Datasets and Market Environments for Financial Reinforcement Learning.
Machine Learning, Volume 113, Issue 5.
对金融证券交易的高精度模拟对量化投资、金融政策制定等有重要作用，这也是世界上首个开源金融强化学习系统FinRL的使命。本文介绍了FinRL的最新研究成果FinRL-Meta，提供了对上百个真实金融交易市场的数据模拟环境，并提供了可视化云平台。开源代码可在https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL-Meta下载。
Jiashuo Sun, Chengjin Xu, Lumingyuan Tang, Saizhuo Wang, Chen Lin, Yeyun Gong, Lionel M. Ni, Heung-Yeung Shum, Jian Guo* (2024) Think-on-Graph: Deep and Responsible Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph.
In Proceedings of the 2024 International Conference on Learning Representations (ICLR 2024), Vienna, Austria.
注：本文研究成果“思维图谱”技术被《人民日报》等媒体报道。
幻觉（Hallucination）问题是大语言模型的一个技术瓶颈。本文提出“思维图谱（Think-on-Graph）”技术，融合大语言模型与知识图谱技术，提升了知识推理的深度和准确度，并实现了知识推理的可信可追溯可编辑。思维图谱在多个知识图谱任务中达到SOTA。
Tong Wu, Zhihao Fan, Xiao Liu, Yeyun Gong, Yelong Shen, Jian Jiao, Hai-Tao Zheng, Juntao Li, Zhongyu Wei, Jian Guo*, Nan Duan, Weizhu Chen (2023) AR-Diffusion: Auto-Regressive Diffusion Model for Text Generation.
The Thirty-seventh Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023).
AR-Difussion提出首个自回归扩散文本生成模型，通过位置相关的动态去噪机制解决语言顺序依赖问题：左侧token以更少步数先完成生成，右侧token依赖左侧信息渐进解码。结合多级扩散策略与跳跃推理机制，在摘要/翻译/常识生成任务中超越现有扩散模型，速度提升100-600倍（如3步推理质量≈GENIE的2000步），同时保持生成多样性与质量。
Hang Zhang, Yeyun Gong, Xingwei He, Dayiheng Liu, Daya Guo, Jiancheng Lv, Jian Guo (2023) Noisy Pair Corrector for Dense Retrieval.
EMNLP 2023.
NPC提出针对稠密检索中训练数据噪声的解决方案：通过困惑度计算（易负样本与标注正样本对比）检测噪声对，利用EMA模型生成软标签校正噪声。该方法在自然问题/TriviaQA（合成噪声）和代码检索数据集StaQC/SO-DS（真实噪声）上显著提升效果，尤其在高噪声比例下性能超越基线模型10+点，验证了噪声处理的通用性与鲁棒性。
Feng Li, Hao Zhang, Shilong Liu, Jian Guo, Lionel M. Ni, Lei Zhang (2022) DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising.
The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR 2022). A more comprehensieve version is published in the journal IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI).
DN-DETR针对DETR训练收敛慢的问题，提出查询去噪机制：向解码器输入带噪声的真实框作为辅助查询，训练模型重构原始边界框。该设计绕过二分图匹配的不稳定性，显著加速训练（12轮达46AP，提速2倍），在COCO检测任务上比基线提升1.9AP。方法可无缝集成到DETR变体、CNN检测器（Faster R-CNN）及分割模型（Mask2Former），后续被DINO等模型采纳为关键训练技术。
Xiao-Yang Liu, Zechu Li, Zhuoran Yang, Jiahao Zheng, Zhaoran Wang, Anwar Walid, Jian Guo, Michael Jordan. (2021) ElegantRL-Podracer: Scalable and Elastic Library for Cloud-Native Deep Reinforcement Learning. Data-Centric AI Workshop, 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), Sydney, Australia.
GPU-Podracer提出云原生DRL训练框架，通过多级并行机制加速数据收集：高层采用锦标赛式集成训练协调数百GPU（Leaderboard管理训练池），底层单GPU利用7000+ CUDA核心并行模拟环境交互。结合容器化与微服务实现弹性扩缩容，在NVIDIA DGX SuperPOD上验证：机器人控制任务性能超RLlib三倍，股票交易累计收益达362.4%，80 GPU时训练速度提升10倍，实现近线性扩展。
FinRL-Podracer提出金融RLOps范式，结合云原生架构与代际进化机制：底层通过GPU加速环境模拟（分钟级数据吞吐）、参数通信优化实现高性能训练；中层采用评估器-选择器协同进化解决过拟合问题。在80块A100 GPU的DGX SuperPOD上，10分钟完成NASDAQ-100十年分钟级数据训练，回测年化收益111.5%，夏普比率2.42，训练速度超RLlib等基线3-7倍，收益提升12%-35%。
NeoFinRL提出金融DRL框架，集成DataOps范式：分离数据处理与策略设计，提供标准化市场环境（股票、加密货币等）；通过GPU并行模拟加速训练。在DJIA股票和比特币交易任务中，回测与纸交易均超越基准（加密货币年化收益360.8%，夏普比率2.99），验证框架有效性。
Qianggang Ding, Sifan Wu,, Hao Sun, Jiadong Guo and Jian Guo*. (2020) Hierarchical Multi-Scale Gaussian Transformer for Stock Movement Prediction. Proceedings of the Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-20) Special Track on AI in FinTech, Yokohama, Japan. pp. 4640-4646.
本文提出一种面向金融时间序列预测的Transformer模型架构Hierarchical Multi-Scale Gaussian Transformer：通过多尺度高斯先验增强局部性（窗口5/10/20/40天），正交正则化减少多头冗余，交易间隔分割器分层学习日内/周特征。在NASDAQ和A股市场验证：40天窗口下准确率57.3%/58.7%，MCC 0.1146/0.1487，显著优于LSTM/ALSTM。
Ying Jin, Weilin Fu, Jian Kang, Jiadong Guo, Jian Guo*. (2020) Bayesian Symbolic Regression. The Ninth International Workshop on Statistical Relational AI at the 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-2020), New York, USA
符号回归可以广泛应用于各类自动化量化投资因子挖掘任务。本文提出一种新型基于贝叶斯统计学框架的符号回归算法Bayesian Symbolic Regression (BSR) ：通过线性组合多个简洁符号树提升可解释性；设计可逆跳转MCMC算法采样树结构，结合高斯先验控制复杂度。实验显示：相比传统的遗传编程（Genetic Programming）算法，BSR生成的表达式更为简洁，其表达树节点数减少40%（如f1任务22.16 vs 40.85），测试集RMSE降低50%以上（如f3任务0.21 vs 0.60），且具有更好的鲁棒性。
概率图模型在社交网络分析、股票关系分析、电商推荐等领域有广泛应用。论文提出一种基于联合估计的概率图模型用于分析多类别离散数据网络结构，并应用于美国国会投票分析：通过同步学习共同关联与类别特有关联，解析美国参议院三类议题（国防、能源、医疗）投票数据。结果显示两党共同存在党内凝聚力（如民主党更紧密），而议题特有关联揭示民主党在国防/医疗议题更团结，共和党在能源议题形成地域性联盟。较传统单独建模方法，本方法显著提升网络可解释性，分离出跨议题稳定模式与议题特异性分歧。
Jian Guo, Elizaveta Levina, George Michailidis, Ji Zhu (2015)
Graphical Models for Ordinal Data. Journal of Computational and Graphical Statistics. 24(1): 183–204.
评分是各类网站和app的重要功能，通过评分来分析商品之间的关键信息和关联是概率图模型的重要功能。论文提出一种针对Ordinal型数据（如电商商品评分等）的概率图模型：假设Ordinal变量由潜在高斯分布离散化生成，其依赖结构由高斯图模型的条件相关性矩阵决定。文章设计了一种对似然函数的近似算法阿来提高EM算法（含条件期望的近似计算）的求解效率，显著降低计算复杂度。在电影评分与教育调查数据实验中，模型成功识别各类主题聚类（如科幻电影关联、教育问卷模块化结构），较baseline方法更准确的揭示了图谱实体间的关联关系和结构。
该文针对神经影像元分析中的脑区共激活计数数据，提出稀疏泊松图模型。通过多元泊松分布建模区域激活点计数的协方差结构，引入隐变量表征共激活强度，并设计带惩罚项的EM算法估计稀疏协方差矩阵（控制虚假连接）。应用于162项情绪研究，发现边缘系统-基底节共激活网络，经置换检验验证显著，且图分析揭示其小世界特性。方法较传统协方差估计偏差更低。
该文针对多类别支持向量机（MSVM）提出类别特异性变量选择方法。通过引入成对融合惩罚项，强制非区分性类别的决策系数趋同，从而识别变量在特定类别间的区分性（如变量1区分类别1/2但对类别2/3无效）。在线性规划求解框架下，该方法在模拟数据与基因表达、网页分类数据中较传统方法（L1、Supnorm等）显著提升了解释性，同时保持相当预测精度，尤其在自适应融合惩罚（APF）下效果最优。
注：本文荣获2010年国际运筹与管理学会最佳学生论文奖第一名，并获得2010年美国统计学学会最佳学生论文奖。
异构概率图模型在金融学、生物信息学、自然语言等很多领域有关键应用。例如，同一组股票在不同的市场行情下有不同的关键结构和特征，同一组基因在不同的肺癌亚型中的基因调控网络有不同的结构，同一组关键词在不同的语义主题中有不同的组合形态等。然而，受限于小样本建模瓶颈，异构数据的概率图建模往往受限于每种类别中样本量不足而难以精准构建。该文针对共享变量但依赖结构部分异质的数据（如不同癌症亚型的基因网络），提出联合估计多个高斯图模型的方法。通过分层惩罚机制，在保留跨类别共同连接结构的同时，允许存在类别特异性连接。理论证明其在高维场景下具有一致性，模拟实验显示当结构重叠度高时显著优于独立建模。应用于大学网页文本挖掘，成功提取跨类别语义网络（如"research-system"）及类别特有连接（如"teach-assist"仅见于学生页面）。
Bee-Chung Chen, Jian Guo, Belle Tseng, Jie Yang (2011) User Reputation in A Comment Rating Environment. Proceeding of the 17th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data
Mining (KDD-2011), San Diego, California, USA.
本文研究评论评分环境中的用户声誉问题，基于雅虎新闻等数据集发现：评论质量与用户评分几乎无关，但文本特征可高精度预测质量（接近编辑间一致性）；用户评分实际反映观点支持度而非质量。为此提出新型张量模型，通过分离作者声誉、评分者偏见和观点一致性因子，从稀疏有偏数据中估计跨场景支持度声誉。实证表明该模型显著优于主流方法，并揭示去除偏见后支持度与质量相关性提升。
Liangjie Hong, Dawei Yin, Jian Guo, Brian D. Davison (2011) Tracking trends: incorporating term volume into temporal topic models. Proceeding of the 17th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery
and Data Mining (KDD-2011), San Diego, California, USA
该文针对时间文本语料（如学术论文、新闻）中现有主题模型缺乏明确应用场景的问题，提出以“术语流量追踪”作为评估任务，即预测术语在未来时间点的出现频率。传统时间主题模型虽能捕捉主题动态演化，但未直接优化实际任务且评估困难。为此，作者设计新型监督主题模型，将术语流量作为观测变量融入状态空间框架，通过线性映射关联主题分布与术语流量，直接优化流量预测。在学术论文数据集上的实验表明，该模型显著优于自回归模型和动态主题模型（DTM），并能自然导出主题层面的流量趋势。
Jian Guo, Gareth James, Elizaveta Levina, George Michailidis, Ji Zhu (2010) Principal Component Analysis with Sparse Fused Loadings. Journal of Computational and Graphical Statistics. 19(4): 947–962.
该文提出了一种改进的主成分分析方法（SFPCA），通过在标准稀疏PCA模型中引入融合惩罚项，促使高度相关变量的载荷系数趋于相同幅度，从而自动识别数据中的“块状”结构。该方法不仅为不同主成分选择不同的变量子集，还能提升结果的可解释性。模拟实验和真实数据集（如光谱数据和图像数据）验证了SFPCA在揭示变量分组结构和简化解释上的有效性，优于传统稀疏PCA方法。
针对高维基因表达数据的分类问题，本文在线性判别分析（LDA）中引入成对融合惩罚，通过自适应权重约束类间中心差异，实现同时选择重要基因并识别其可区分的具体类别。该方法解决了传统方法无法明确基因对特定类别判别能力的局限。在模拟数据和儿童肿瘤（SRBCT）及白血病（PALL）基因数据中，该方法在保持分类精度的同时，提供了更清晰的生物学解释，例如识别基因对特定癌症亚型的判别作用。
注：本文的研究工作荣获2009年度美国统计学会最佳学生论文奖和2009年度国际生物统计学会杰出学生论文奖。
本文针对高维聚类问题，提出一种基于高斯混合模型的成对变量选择方法（APFP）。通过在似然函数中融入成对融合惩罚项，促使不可区分的聚类中心融合为同一值，从而同时实现变量选择和聚类特异性识别。与传统“全选或全不选”的变量选择相比，该方法能识别变量对特定聚类对的判别作用。在模拟数据和肿瘤基因表达数据中，APFP在聚类准确率、变量筛选能力和结果可解释性上均优于现有方法（如L1/L∞惩罚）。
Qiaozhu Mei, Jian Guo, Dragomir Radev (2010) DivRank: The Interplay of Prestige and Diversity in Information Networks. Proceeding of the 16th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-2010), Washington D.C., USA. pages 1009-1018.
该论文提出了一种名为DivRank的新型网络节点排序算法，旨在平衡节点重要性与结果多样性。传统方法（如PageRank）仅基于静态转移概率衡量节点声望，导致排名靠前的节点往往来自网络同一区域、信息冗余。DivRank创新性地引入强化随机游走机制：节点被访问的次数会动态提升其转移概率，形成“富者愈富”效应。这种机制使重要节点能吸收邻居的权重，促使排名结果自动分散到不同社区。在演员网络、学术引用网络和文本摘要任务上的实验表明，DivRank在保持节点声望（如覆盖电影数、学者h指数）的同时，显著提升多样性（子图密度降低约50%），且效果优于贪心选择算法Grasshopper和传统PageRank。该算法可应用于搜索结果多样化、推荐系统等场景。
该研究提出基于局部成对谱比对和支持向量机(SVM)的蛋白质亚细胞定位新方法PairProSVM。通过PSI-BLAST构建训练集的蛋白质谱，利用谱比对分数生成特征向量训练SVM分类器。在真核和细菌数据集上分别达到75.3%和91.9%的整体准确率，优于传统序列比对和氨基酸组成方法，且在同源性低的非冗余数据中仍保持优势。
本研究开发整合序列和谱的膜蛋白分类方法IAMPC。通过五个模块分别提取谱的全局/末端/分段/二肽组成特征及序列残基耦合特征，使用SVM融合输出。在2,763个膜蛋白上实现92.3%的整体准确率，与基于功能域的方法性能相当且分类优势互补。
该研究针对革兰氏阴性菌提出整合谱和序列特征的亚细胞定位系统GNBSL。设计六个模块：四个从谱矩阵提取全局/局部组成特征，两个从序列提取残基耦合和局部谱比对特征，通过SVM融合预测结果。在1,302个蛋白上达到93.4%的准确率，超越PSORT-B等现有方法。
本论文介绍整合谱和序列特征的真核蛋白亚细胞定位系统TSSub。通过四个模块从蛋白质谱提取不同特征（全序列/N端组成、二肽组成、分段组成），第五模块从序列提取残基耦合特征，使用SVM融合五路预测结果。在基准数据集上达到93.0%的整体准确率，较单一特征方法提升显著。
该研究提出从蛋白质谱中提取特征的亚细胞定位方法。通过PSI-BLAST构建位置特异性打分矩阵，提取全序列和N端氨基酸组成特征，使用概率神经网络分类器。在两类真核数据集上分别达到89.1%和68.9%的整体准确率，优于基于氨基酸序列的传统方法，且在去冗余数据中表现更稳健。
该论文提出了一种基于局部成对谱比对和支持向量机（SVM）的真核蛋白亚细胞定位新方法。该方法首先通过PSI-BLAST为训练集中的所有蛋白质序列生成谱（包含位置特异性打分矩阵和频率矩阵），随后计算所有序列间的成对谱比对分数作为特征向量训练SVM分类器。在测试时，查询蛋白的谱与训练集所有谱进行比对生成特征向量输入SVM预测。在Reinhardt-Hubbard数据集（2,427个真核蛋白）上的5折交叉验证显示，该方法整体准确率高达99.4%，显著优于基于序列比对（87.9%）和氨基酸组成的方法（79.4%）。特别在线粒体蛋白预测上达到98.4%的准确率。研究还发现，即使数据集中序列同源性低于5%，该方法仍能保持96%的准确率，并验证了满足Mercer条件的核函数对SVM性能的关键作用。
本研究开发了基于双层SVM和位置特异性打分矩阵(PSSM)的蛋白质二级结构预测方法。利用PSI-BLAST生成PSSM谱，第一层SVM提取特征并输出预测，第二层SVM建立相邻氨基酸预测关联，以一种类似马尔可夫链的方式输出长程依赖的预测结果，提升预测准确率。在CB513数据集上实现75.2%的三态残基准确率和80.0%的片段重叠准确率，性能优于单层SVM模型。
本书是郭健与百度集团执行副总裁沈抖博士、前微软公司技术总监赵勇博士等多位人工智能专家合作撰写的介绍大数据技术发展的书籍。大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术，在数据挖潜过程中，能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。本书系统性地介绍了大数据的概念、发展历程、市场价值、大数据相关技术，以及大数据对中国信息化建设、智慧城市、广告、媒体等领域的核心支撑作用，并对对数据科学理论做了初步探索。
