准博士生 · 计算机科学与技术

杜冠辰 Guanchen Du

构建能够感知、推理并行动的智能体。

查看论文 了解更多
向下滚动
关于

在世界模型、具身智能与表征学习的交叉处。

我构建能够在复杂环境中感知、推理并行动的智能体。

当下
面向具身智能体的隐空间世界建模与自监督表征,以实现高效规划。
背景
QoS 预测、图神经网络与推荐系统——相关工作已发表于国际期刊与会议。
核心问题
系统如何学习紧凑、可迁移的世界表征,以支持决策与规划?
长期目标
能够从大规模经验中学习、并在多样化真实任务中运行的通用智能系统。
数据一览

履历尚短,但已在产出。

04 代表性成果
Q2 最佳 SCI 分区
4.3 最高影响因子
2026 博士入学
动态

最新进展。

  • 即将加入南京理工大学,师从 Prof. Zechao Li,攻读博士学位。 即将
  • 从汕头大学毕业,获计算机科学与技术工学学士学位。
  • 顺利通过本科毕业论文答辩,课题为 QoSDiff
  • 合作论文 Sparse QoS Prediction… 发表于 Computer Communications(Elsevier)。
  • GASN 发表于 Journal of Cloud Computing(Springer)。
  • BlockSys 2025 论文正式发表于 Springer LNCS。
  • QoSDiff 预印本发布于 arXiv:2512.04596
  • 上线 demo.guanchendu.com
  • 入学汕头大学数学与计算机学院。
教育经历

求学历程。

  • 计算机科学与技术 博士 南京理工大学 导师:Prof. Zechao Li
  • 计算机科学与技术 工学学士 汕头大学 导师:Prof. Jianlong Xu
论文

代表性论文。

2026

GASN: A Graph Attention and Self-Attention Network for Blockchain Service Reliability Prediction

Guanchen Du, Jianlong Xu, Hongyu Lin, Yueming Xie.

Journal of Cloud Computing (Springer), Vol. 15, Article 50.  (CAS Q3 · SCI Q2 · IF 4.3 · 5-yr IF 4.1 · JCI 0.96 · Scopus · EI · ESI: CS)

Journal · Q2
2026

Sparse QoS Prediction for Cloud Services via Inductive Subgraph Pattern Aware Graph Neural Network

Jianlong Xu, Caiyi Chen, Qingcao Dai, Guanchen Du, Ruiqi Wang, Mingtong Li, Quanqing Guo, Yuxiang Zeng.

Computer Communications (Elsevier), Vol. 248, Article 108415.  (CAS Q3 · SCI Q2 · IF 4.3 · 5-yr IF 4.6 · JCI 0.99 · CCF-C · EI · ESI: CS)

Journal · Q2
2026

An Effective Reliability Prediction Model for Blockchain Services via Hybrid Multi-layer Graph Attention and Self-attention

Guanchen Du, Jianlong Xu, Hongyu Lin.

BlockSys 2025 (Blockchain and Trustworthy Systems, Springer LNCS), pp. 410–424.  (EI · CCF-C from 2026 · Scopus)

Conference · CCF-C
2025

QoSDiff: An Implicit Topological Embedding Learning Framework Leveraging Denoising Diffusion and Adversarial Attention for Robust QoS Prediction

Guanchen Du, Jianlong Xu, Wei Wei.

Preprint, arXiv:2512.04596.

Preprint

完整论文列表见 Google Scholar

研究方向

研究兴趣。

  • 世界模型
  • 具身智能
  • 基础模型
  • 表征学习
  • 隐空间规划
  • 目标条件控制
  • 面向服务的人工智能
联系

欢迎交流。

联系我最好的方式是发邮件至 22gcdu@stu.edu.cn。 我很乐意讨论研究、想法,或者只是打个招呼。