一、个人简介

郭强，男，1992年出生，河南南阳人，博士学历，现任郑州大学计算机与人工智能学院初聘副教授。其主要研究方向包括推荐系统、多模态学习、信息瓶颈（IB）理论等。至今已在国内外学术期刊与会议上发表论文10余篇，并参与多项国家自然科学基金及重点研发计划项目。个人学术主页：https://ieqiangguo.github.io/

工作背景：

2025.08-至今，郑州大学，计算机与人工智能学院

2014.09-2016.09，中国人民解放军73087部队

教育背景：

2021.09-2025.06，郑州大学，计算机与人工智能学院，软件工程，工学博士，导师：叶阳东教授

2018.09-2021.06，郑州大学，信息工程学院，计算机科学与技术，工学硕士，导师：叶阳东教授

2010.09-2014.06，深圳大学，计算机与软件学院，工学学士

二、代表性论文（*通讯）

[1] Qiang Guo, Bin Wu, Zhongchuan Sun, Haichuan Fang, Yangdong Ye*. Knowledge-refined information bottleneck for contrastive recommendation. Expert Systems with Applications (ESWA), 2025. (中科院1区Top)

[2] Qiang Guo, Jialong Hai, Zhongchuan Sun, Bin Wu, Yangdong Ye*. DCIB: Dual contrastive information bottleneck for knowledge-aware recommendation. Information Processing & Management (IPM), 2025. (中科院1区Top)

[3] Yiqiao Mao, Xiaoqiang Yan, Qiang Guo*, Yangdong Ye*. Multimodal nonredundant clustering via sufficiency complementary mining. IEEE Transactions on Industrial Informatics (TII), 2025. (中科院1区Top)

[4] Qiang Guo, Pengcheng Yuan, Xiangming Huang, Yangdong Ye. Consistency-constrained RGB-T crowd counting via mutual information maximization. Complex & Intelligent Systems (CIS), 2024. (中科院2区)

[5] Qiang Guo, Xin Zeng, Shizhe Hu, Sonephet Phoummixay, Yangdong Ye*. Learning a deep network with cross-hierarchy aggregation for crowd counting. Knowledge-Based Systems (KBS), 2021. (中科院1区Top)

三、招生信息

课题组依托国家超级计算郑州中心，科研经费充足，算力资源充裕！欢迎对人工智能、数据挖掘、推荐系统、多模态学习等科研方向感兴趣的同学加入！

联系方式：qiangguo@zzu.edu.cn