% !TEX encoding = UTF-8 Unicode
\thispagestyle{empty}
\centerline{\textbf{\large{چکیده}}}
\begin{quote}
امروزه تبلیغات برخط بخش زیادی از وب‌سایت‌ها و برنامه‌های موبایلی را دربر گرفته است. در این نوع تبلیغات به محض تعامل کاربر با سایت یا برنامه موبایل باید در کسری از ثانیه در مورد اینکه چه تبلیغی به وی نشان داده شود تصمیم گرفته شود\footnote{استاندارد پذیرفته شده در دنیا حدود 100 میلی‌ثانیه است}. در سامانه‌های تبلیغ برخط، درآمد این سیستم‌ها معمولا پس از کلیک کاربر روی تبلیغ یا تعامل کاربر با تبلیغ صورت می‌گیرد و لذا روش معمول این است که برای انتخاب تبلیغ برای نمایش به کاربر، ابتدا احتمال کلیک یا تعامل کاربر با تبلیغات مختلف را محاسبه کرده و سپس بر اساس این احتمال و مبلغ درآمد به ازای تبلیغات مختلف، یک تبلیغ را به عنوان تبلیغ برنده انتخاب و به کاربر نمایش می‌دهند. لذا یکی از مهم‌ترین مسائل در تبلیغات برخط پیش‌بینی احتمال کلیک کاربر بر روی تبلیغات مختلف است که مورد توجه زیادی در حوزه تحقیقات دانشگاهی قرار گرفته است. محاسبه دقیق این احتمال تعامل، از طرفی باعث نمایش تبلیغات مرتبط‌تر به کاربران و افزایش رضایت آن‌ها خواهد شد و از طرفی دیگر درآمد سیستم‌های تبلیغاتی را افزایش خواهد داد.

تحقیقات قبلی در حوزه پیش‌بینی احتمال کلیک و تعامل، مساله را به یک مساله دسته‌بندی دودویی تبدیل می‌کنند و با استفاده از اطلاعات موجود در تاریخچه که به سه دسته‌ی سمت کاربر، سمت تبلیغ دهنده و سمت نمایش دهنده تقسیم می‌شود، سعی در پیش‌بینی احتمال تعامل دارند. چالش‌هایی نظیر نامتوازن بودن کلاس‌ها، تنک بودن داده‌ها، بعد زیاد و شروع سرد، این مساله را به کلی از مسائل سنتی دسته‌بندی متفاوت می‌کنند. روش‌های موجود در این حوزه را می‌توان به دو دسته روش‌های کم عمق و روش‌های ژرف دسته‌بندی کرد. با توجه به سادگی پیاده‌سازی و قابلیت موازی‌سازی، روش‌های کم عمق در عمل استفاده بیشتری داشته‌اند.

در این پژوهش، با بررسی مساله‌ی پیش‌بینی احتمال نرخ تعامل کاربران با تبلیغات، و همچنین با تاکید بر چالش‌های گفته شده، روش جدیدی برای حل این مساله پیشنهاد می‌دهیم. برای طراحی روش پیشنهادی، از مجموعه‌ی متنوعی از ایده‌های موجود و همچنین جدید بهره گرفته و این مدل را در راستای مقاوم بودن در برابر چالش‌های مساله، طراحی نموده و با بررسی معیار‌های ارزیابی نظیر مساحت تحت منحنی، دقت و بازیابی، عملکرد آن را روی مجموعه داده‌های استاندارد می‌آزماییم. با بررسی نتایج آزمایش‌ها، نتیجه می‌گیریم مدل پیشنهادی عملکرد قابل قبولی ارائه کرده و در نتیجه قابل آزمایش در شرایط آنلاین و واقعی است.


\vskip 1cm
\textbf{کلمات کلیدی:} \textiranic{
تبلیغات نمایشی، کاربر، احتمال تعامل، بردار‌های تعبیه، تعامل بین ویژگی‌ها
}
\end{quote}


