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郭健美

  • 个人资料
    • 部门: 数据科学与工程学院
    • 性别:
    • 专业技术职务: 教授、博士生导师
    • 毕业院校:
    • 学位:
    • 学历:
    • 联系电话:
    • 电子邮箱: jmguo@dase.ecnuDOTeduDOTcn
    • 办公地址: 数学馆东105室
    • 通讯地址: 上海市中山北路3663号
    • 邮编: 200062
    • 传真:

    工作经历

    2021年至今,华东师范大学,数据科学与工程学院,教授

    2017年至2021年,阿里巴巴集团,高级技术专家

    2015年至2017年,华东理工大学,计算机科学与工程系,副教授

    2012年至2015年,加拿大滑铁卢大学,电气与计算机工程系,博士后

    2002年至2004年,上海神州数码管理系统有限公司,程序员、咨询顾问

    教育经历

    2005年至2011年,上海交通大学,计算机应用技术专业,工学硕士、工学博士

    1998年至2002年,天津大学,管理信息系统专业,工学学士

    个人简介

    郭健美,华东师范大学教授、博士生导师,研究兴趣包括软件系统的质量保障和性能优化。在天津大学获得管理信息系统学士学位,在上海交通大学获得计算机应用技术硕士、博士学位。曾在加拿大滑铁卢大学担任博士后、在华东理工大学担任副教授、在阿里巴巴集团担任高级技术专家。主持国家自然科学基金面上项目等科研项目,2017年入选上海市浦江人才计划。曾获得 ACM SIGSOFT“杰出论文奖”1次、国际会议“最佳论文奖”2次。

    社会兼职

    中国计算机学会软件工程专委会常务委员(2020-2023)

    中国计算机学会系统软件专委会常务委员(2020-2023)



    研究方向

    • 系统优化:操作系统、编译器、微体系结构的优化

    • 性能工程:系统性能的测量、分析、评价

    • 软件工程:软件故障检测、诊断、修复

    • 云计算:混部集群的稳定性保障、资源调度、成本管理


    欢迎加入 华东师范大学系统优化实验室 SOLE (System Optimization Lab at ECNU)

    实验室招聘具有强自我驱动力、对软件系统研究感兴趣的本科生、硕士研究生、博士研究生、博士后。如果您有兴趣,请邮件与我联系。联系前,请阅读至少两篇我之前发表的论文(可从“学术成果”-“部分论文列表”中选择),来信请讲述:

    1) 您的未来职业目标是什么?为什么?

    2) 为何选择这几篇论文阅读?读后有何评论或建议?

    3) 来实验室打算做什么?有何特长和优势会帮助自己成功?


    招生与培养

    开授课程

    本科生


    研究生

    • 系统优化:2023年春


    科研项目

    • 国家自然科学基金面上项目, 62272167, 混部应用性能干扰的自动修复技术, 2023/01-2026/12, 在研, 主持

    • 国家自然科学基金面上项目, 61772200, 软件配置错误的主动检测技术研究, 2018/01-2021/12, 结题, 主持

    • 上海市浦江人才计划(A类), 17PJ1401900, 基于布尔函数理论的特征交互检测技术, 2017/07-2019/06, 结题, 主持

    • 上海市自然科学基金面上项目,17ZR1406900,基于约束编程的软件系统设计优化及其可扩展性研究, 2017/05-2020/04, 结题, 主持

    学术成果

    全部论文列表


    部分论文列表

    • Ning Li, Jianmei Guo, Bo Huang, Yuyang Li, Yilei Zhang, Chengdong Li, Wenxin Huang: TCSA: Efficient Localization of Busy-Wait Synchronization Bugs for Latency-Critical Applications. IEEE Trans. Parallel Distributed Syst. (TPDS) 35(2): 297-309 (2024)

    • Tong-yu Liu, Jianmei Guo, Bo Huang: Efficient Cross-platform Multiplexing of Hardware Performance Counters via Adaptive Grouping. ACM Trans. Archit. Code Optim. (TACO) 21(1): 1-26 (2024)

    • Wenlong Mu, Yilei Zhang, Bo Huang, Jianmei Guo, Shiqiang Cui: A Hotspot-Driven Semi-automated Competitive Analysis Framework for Identifying Compiler Key Optimizations. CC 2023: 216-227

    • Qin Hua, Shiyou Qian, Dingyu Yang, Jianmei Guo, Jian Cao, Guangtao Xue, Minglu Li: Qore-DL: A QoS-aware joint optimization framework for distributed deep learning training. J. Syst. Archit. 130: 102640 (2022)

    • Litong You, Tianxiao Gu, Shengan Zheng, Jianmei Guo, Sanhong Li, Yuting Chen, Linpeng Huang: JPDHeap: A JVM Heap Design for PM-DRAM Memories. DAC 2021: 31-36

    • Xindong Zhang, Chenguang Zhu, Yi Li, Jianmei Guo, Lihua Liu, Haobo Gu: Precfix: large-scale patch recommendation by mining defect-patch pairs. ICSE (SEIP) 2020: 41-50

    • Lizhi Liao, Jinfu Chen, Heng Li, Yi Zeng, Weiyi Shang, Jianmei Guo, Catalin Sporea, Andrei Toma, Sarah Sajedi: Using black-box performance models to detect performance regressions under varying workloads: an empirical study. Empir. Softw. Eng. 25(5): 4130-4160 (2020)

    • Li Yi, Cong Li, Jianmei Guo: CPI for Runtime Performance Measurement: The Good, the Bad, and the Ugly. IISWC 2020: 106-113

    • Jianmei Guo, Jia Hui Liang, Kai Shi, Dingyu Yang, Jingsong Zhang, Krzysztof Czarnecki, Vijay Ganesh, Huiqun Yu: SMTIBEA: a hybrid multi-objective optimization algorithm for configuring large constrained software product lines. Softw. Syst. Model. 18(2): 1447-1466 (2019)

    • Shiyou Huang, Jianmei Guo, Sanhong Li, Xiang Li, Yumin Qi, Kingsum Chow, Jeff Huang: SafeCheck: safety enhancement of Java unsafe API. ICSE 2019: 889-899

    • Christian Kaltenecker, Alexander Grebhahn, Norbert Siegmund, Jianmei Guo, Sven Apel: Distance-based sampling of software configuration spaces. ICSE 2019: 1084-1094

    • Jianmei Guo, Dingyu Yang, Norbert Siegmund, Sven Apel, Atrisha Sarkar, Pavel Valov, Krzysztof Czarnecki, Andrzej Wasowski, Huiqun Yu: Data-efficient performance learning for configurable systems. Empir. Softw. Eng. 23(3): 1826-1867 (2018)

    • Dingyu Yang, Jianmei Guo, Zhi-Jie Wang, Yuan Wang, Jingsong Zhang, Liang Hu, Jian Yin, Jian Cao: FastPM: An approach to pattern matching via distributed stream processing. Inf. Sci. 453: 263-280 (2018)

    • Jianmei Guo, Kai Shi: To preserve or not to preserve invalid solutions in search-based software engineering: a case study in software product lines. ICSE 2018: 1027-1038

    • Jianmei Guo, Eric Blais, Krzysztof Czarnecki, Peter van Beek: A Worst-Case Analysis of Constraint-Based Algorithms for Exact Multi-objective Combinatorial Optimization. Canadian AI 2017: 117-128

    • Yi Zhang, Jianmei Guo, Eric Blais, Krzysztof Czarnecki, Huiqun Yu: A mathematical model of performance-relevant feature interactions. SPLC 2016: 25-34

    • Atrisha Sarkar, Jianmei Guo, Norbert Siegmund, Sven Apel, Krzysztof Czarnecki: Cost-Efficient Sampling for Performance Prediction of Configurable Systems. ASE 2015: 342-352

    • Yi Zhang, Jianmei Guo, Eric Blais, Krzysztof Czarnecki: Performance Prediction of Configurable Software Systems by Fourier Learning. ASE 2015: 365-373

    • Alexandr Murashkin, Luis Silva Azevedo, Jianmei Guo, Edward Zulkoski, Jia Hui Liang, Krzysztof Czarnecki, David Parker: Automated decomposition and allocation of automotive safety integrity levels using exact solvers. SAE International Journal of Passenger Cars-Electronic and Electrical Systems 8 (2015-01-0156): 70-78 (2015)

    • Jianmei Guo, Edward Zulkoski, Rafael Olaechea, Derek Rayside, Krzysztof Czarnecki, Sven Apel, Joanne M. Atlee: Scaling exact multi-objective combinatorial optimization by parallelization. ASE 2014: 409-420

    • Leonardo Teixeira Passos, Jianmei Guo, Leopoldo Teixeira, Krzysztof Czarnecki, Andrzej Wasowski, Paulo Borba: Coevolution of variability models and related artifacts: a case study from the Linux kernel. SPLC 2013: 91-100

    • Jianmei Guo, Krzysztof Czarnecki, Sven Apel, Norbert Siegmund, Andrzej Wasowski: Variability-aware performance prediction: A statistical learning approach. ASE 2013: 301-311

    • Jianmei Guo, Yinglin Wang, Zheying Zhang, Jyrki Nummenmaa, Nan Niu: Model-driven approach to developing domain functional requirements in software product lines. IET Softw. 6(4): 391-401 (2012)

    • Jianmei Guo, Jules White, Guangxin Wang, Jian Li, Yinglin Wang: A genetic algorithm for optimized feature selection with resource constraints in software product lines. J. Syst. Softw. 84(12): 2208-2221 (2011)

    荣誉及奖励

    • 2017年上海市浦江人才计划(A类)

    • 2017年第30届加拿大人工智能大会(Canadian AI 2017)“最佳论文奖”

    • 2016年第20届国际系统与软件产品线大会(SPLC 2016)“最佳论文奖”

    • 2015年第30届国际自动化软件工程大会(ASE 2015)“ACM SIGSOFT 杰出论文奖”