【建议研究方向】
List-wise替代效应的因果效应建模：传统point-wise的因果模型无法刻画在外卖平台多商家同时曝光、用户主动比价场景下复杂的替代与竞争关系
本研究需攻克两大核心问题：一是曝光集合（Impression Set）层面的因果结构识别，即如何从用户行为序列中识别商家间的替代、互补及溢出效应网络
二是反事实需求转移的量化估计，即当某个商家的价格或补贴发生变化时，如何准确估计其带来的流量、订单在整个局部市场商家列表中的转移分布，而非孤立地看待单个商家的指标变化
目标是构建一个能够理解并量化“商家生态”内动态因果关系的List-wise Causal Model
延迟与长程因果效应建模：攻克干预动作的延迟效应表征与长程因果传导路径建模难题
建立能够量化短期冲击与长期均衡影响的动态因果模型，并基于对未来市场状态与用户行为的因果性预估，做出真正前瞻性的序列决策
基于因果模型的强化学习决策：将因果效应预估作为奖励函数或环境模型的核心组成部分，运用强化学习（RL）技术进行序列化决策优化
重点研究如何学习干预的最佳顺序、时机与剂量，提高实时决策结果
LLM + Causal融合推理：充分利用LLM的序列推理与语义理解能力，实时识别用户行为序列背后的潜在意图与决策逻辑，进行高价值特征挖掘，辅助因果图构建、混淆变量识别、反事实叙事生成，增强uplift模型能力