讲师，人工智能系 人工智能学院 厦门理工学院 厦门，福建，中国 邮箱：zhaoriguo@xmut.edu.cn [Official Homepage] [Google Scholar]

简介

现任厦门理工学院人工智能学院人工智能系讲师，硕士生导师。中国计算机学会会员、多智能体系统学组执行委员、厦门市高层次人才C类。曾担任Distributed Artificial Intelligence 2026 (DAI 2026)的领域主席，2027 AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2027)的程序委员会成员，European Conference on Artificial Intelligence (ECAI) 2024，2025的程序委员会委员，《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》、《Applied Soft Computing》等国际期刊审稿人。主要研究方向包括基于大语言模型的医疗决策、 基于图神经网络方法的生物信息识别、多智能体决策、交互式强化学习等。

2023年获得英国南安普顿大学计算机科学专业哲学博士学位，2020年获得英国南安普顿大学人工智能专业理学硕士学位， 2021年获得大连理工大学工商管理专业管理硕士学位，2014年获得辽宁师范大学地理信息系统专业理学学士学位。

本科生和硕士生培养

欢迎对大语言模型、医疗人工智能、图神经网络、生物信息识别、多智能体系统、交互式强化学习等方向感兴趣的本科生和研究生联系交流， 一起开展有价值的科学研究与工程实践。

讲授课程包括：自然语言处理与知识表示、博弈论与强化学习、多智能体与人机混合智能。

教育背景与工作经历

• 2024.01 - 至今，厦门理工学院，人工智能学院人工智能系。
• 2020.09 - 2023.11，英国南安普顿大学，计算机科学专业，哲学博士。
• 2019.09 - 2020.11，英国南安普顿大学，人工智能专业，理学硕士。
• 2018.09 - 2021.06，大连理工大学，工商管理专业，管理硕士。
• 2010.09 - 2014.06，辽宁师范大学，地理信息系统专业，理学学士。

学术论文

• [ASOC] Adaptive Confidence-Guided Graph Representation Learning for Reliable Truth Inference in Crowdsourcing
  Haitao Y, Xueqin Z*, Chi X, Ping Z, Zhongqi C, Zhaori G*
  Applied Soft Computing, 2026. JCR 1区 TOP期刊 (2026 IF = 7.8).
• [IS] Graph-level contrastive learning algorithm based on multi-layer views and clustering information
  Ping L, Tao Z, Zhaori G*, Rende H*, Kaibiao L
  Information Sciences, 2026: 124242. JCR 1区 TOP期刊 (2026 IF = 6.0).
• [AAMAS] Scalable Knothe-Rosenblatt-like Heuristic Transportation Plans for Imaging Problems
  Gennaro A, Min L, Lingxuan Z, Zhaori G*, Zhongqi C*
  The 2026 International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2026: 977-985. CCF-B会议，Oral.
• [NN] DiffGAT-DDI: Asymmetric Drug-Drug Interaction Prediction Based on Diffusion-Augmented Graph Attention Network
  Lei Z, Fan Y, Jie X, Kaibiao L*, Zhaori G*
  Neural Networks, 2026: 109134. JCR 1区 TOP期刊 (2026 IF = 6.3).
• [ESWA] A Cautious Multi-Advisor Sequential Decision-Making Strategy without Ground Truth for Maximizing the Profits
  Zhaori G, Haitao Y, Timothy J. N, Enrico H. G, Gennaro A, Zhongqi C*
  Expert Systems with Applications, 2025, 286: 128004. JCR 1区 TOP期刊 (2026 IF = 7.5).
• [ASOC] Multi-Scale Sub-Graph Contrastive Learning based on Siamese Network
  Rende H, Kaibiao L, Binsheng H, Zhaori G*, Fan Y*
  Applied Soft Computing, 2025, 182: 113608. JCR 1区 TOP期刊 (2026 IF = 7.8).
• [AMAI] Multi-trainer Binary Feedback Interactive Reinforcement Learning
  Zhaori G*, Timothy J. N, Enrico H. G
  Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, 2024, 93(4): 491-516. JCR 3区 期刊 (2026 IF = 1).
• [AAMAS] MADDM: Multi-Advisor Dynamic Binary Decision-Making by Maximizing the Utility
  Zhaori G*, Timothy J. N, Enrico H. G
  The 2023 International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2023: 2013-2021. CCF-B会议，Oral.
• [AAMAS] Multi-advisor Dynamic Decision Making
  Zhaori G*
  The 2023 International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2023: 2949-2951. CCF-B会议.
• [PRIMA] MTIRL: Multi-trainer Interactive Reinforcement Learning System
  Zhaori G*, Timothy J. N, Enrico H. G
  International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems, 2022: 227-242. EI会议，最佳会议论文提名.
• [EAAI] Simultaneously Local and Global Contrastive Learning of Graph Representations
  Shuai A, Binsheng H, Zhaori G, Shunzhi Z, Kaibiao L*, Fan Y*
  Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025, 145: 110203. JCR 1区 TOP期刊 (2026 IF = 8).

发明专利

• 置信度引导的自适应图表示增强学习方法、设备及介质，郭兆日，俞海涛（学），蔡钟淇，郑雪钦，林开标等。
• 一种解决相似标签混淆的法律判决预测方法及装置，蔡钟淇，赵华庆（学），谢小竹（学），林开标，郭兆日等。
• 一种基于扩散图注意力网络的不对称药物相互作用预测系统及方法，林开标，张磊（学），郭兆日。

主持参与项目

• 福建省科技计划面上项目： 面向医患共同决策的论证式多智能体博弈与偏好对齐框架研究，研究经费10万元，2026-2028，主持。
• 厦门市自然科学基金： 面向复杂疾病诊疗的多模态证据融合与可解释超图神经网络方法研究，研究经费5万元，2026-2028，主持。
• 厦门理工高层次人才项目： 无真相问题的多顾问顺序决策模型开发 / YKJ24016R，研究经费15万元，2024-2027，主持。
• 企业合作项目： 电商数字化系统建设技术研究，研究经费50万元，2026-2027，主持。
• 企业合作项目： 文创企业数智化建设一体化系统，研究经费25万元，2026-2027，主持。
• 企业合作项目： 高效智能产品真实评价推断关键技术研发，研究经费4万元，2026-2027，主持。
• 福建省科技计划面上项目： 面向代谢网络的连续结构反事实超图解释方法研究，研究经费10万元，2026-2028，参与。
• 厦门市自然科学基金： 面向癌症基因模块因果解析的多组学解耦可解释学习方法研究，研究经费5万元，参与。
• 厦门理工高层次人才项目： 基于异质平均场和异构图神经网络的多重影响力传播优化研究，研究经费15万元，2025-2027，参与。
• 企业合作项目： 社交网络影响力最大化产品营销关键技术研发，研究经费2万元，2026-2028，参与。

联系方式

郭兆日
厦门理工学院电气工程与自动化学院人工智能系
邮箱：zhaoriguo@xmut.edu.cn