【建议研究方向】
面向冷启动的语义理解与推荐建模，构建统一的商家与内容语义表征体系，通过世界知识和多模态信息建模，提升系统对不同国家餐饮供给的理解能力，并结合相似用户与商家的迁移泛化，在低数据与新市场场景下提升推荐效果
基于世界模型的推荐环境建模，构建统一的推荐世界模型，对用户偏好、商家供给及环境因素进行联合建模，学习需求随场景变化的动态规律，并通过用户反馈模拟器支持策略的离线评估与推演，提升系统对复杂环境的建模能力
Agent驱动的推荐决策与强化学习，基于世界模型，将推荐建模为序列决策问题，引入Agent进行动态策略生成，并结合多轮强化学习与在线反馈持续优化排序与流量分配策略，以提升长期推荐效果与跨场景适应能力