% !TEX encoding = UTF-8 Unicode
\chapter{جمع بندی و کار‌های آتی}\label{Chap:Chap5}

%==================================================================
در فصل اول این پایان‌نامه، به معرفی مساله‌ی پیش‌بینی احتمال تعامل کاربران با تبلیغات نمایشی آنلاین و پیش‌نیاز‌های آن پرداختیم؛سپس چالش‌های موجود پیرامون این مساله را معرفی کردیم. در فصل دوم با بررسی پژوهش‌های پیشین، متوجه شدیم استفاده از بردار‌های تعبیه‌ی با ابعاد یکسان، یکی از خصوصیت‌های مشترک همه‌ی این پژوهش‌ها است.

در فصل سوم با وارسی بیشتر این مساله از دو زاویه‌ی مختلف، به این نتیجه‌ی یکسان رسیدیم که این خصوصیت مشترک، می‌تواند یک اشتباه رایج باشد. پس به طراحی یک مدل پیش‌بینی نرخ کلیک پرداختیم که از بردار‌های تعبیه با ابعاد متفاوت استفاده کند؛ اما این فرض، باعث ایجاد محدودیت در محاسبه‌ی تعامل در روش پیشنهادی شد. به کمک ایده‌ای از یک پژوهش دیگر، شیوه‌ی محاسبه‌ی تعامل را نیز در مدل پیشنهادی طراحی نمودیم و بقیه‌ی قسمت‌های مدل را بر اساس شرایط مساله طراحی کرده و در فصل چهارم، این مدل را در شرایط گوناگون آزمودیم. نتایج این آزمایش‌ها را مقایسه کرده و نتیجه گرفتیم روش پیشنهادی، از سایر روش‌های موجود در ادبیات پیش‌بینی نرخ کلیک عملکرد بهتری دارد.

\section{کار‌های آتی}
معرفی یک روش پیشنهادی که عملکرد مناسبی روی مجموعه‌های داده‌ی موجود داشته باشد، تنها آغاز یک مسیر پژوهشی است. برای مفید واقع شدن پژوهش انجام شده، نیاز به برداشتن گام‌های دیگری است که در این بخش به معرفی برخی از این گام‌ها می‌پردازیم.
\subsection{ارائه‌ی پیاده‌سازی کارا}
همانطور که در فصل اول بررسی شد، سرعت اجرای فرآیند مزایده‌ی بلادرنگ بسیار بالا است؛ پس مدل‌های پیش‌بینی نرخ کلیک، باید در زمان بسیار کوتاهی، نرخ کلیک کاربر بر تعداد بسیار زیادی از بنر‌های تبلیغاتی را تخمین بزنند. این امر باعث می‌شود ارائه‌ی یک پیاده‌سازی سریع و کارا، یکی از مهم‌ترین گام‌های لازم برای ادامه‌ی این پژوهش به شمار رود.
\subsection{طراحی مدل برای استفاده در شرایط آنلاین}
شرایط آنلاین به شرایطی گفته می‌شود که در آن لیست موجودیت‌های هر فیلد، هر لحظه قابل رشد باشد. یعنی هر لحظه ممکن باشد یک کاربر جدید وارد چرخه شده یا یک بنر تبلیغاتی جدید ایجاد شود. این تنها شرایطی است که می‌توان میزان مقاومت یک مدل پیش‌بینی نرخ کلیک را در برابر چالش شروع سرد اندازه‌گیری نمود؛ اما برای آزمودن روش پیشنهادی در چنین شرایطی، باید تغییراتی در ساختار آن لحاظ شود. به عنوان مثال، در شرایط آفلاین، تعداد سطر‌های ماتریس‌های تعبیه همیشه ثابت است؛ اما در صورت آنلاین بودن شرایط، ابعاد این ماتریس‌ها هر لحظه می‌توانند رشد کنند. چگونگی مقداردهی اولیه‌ی سطر‌های جدید این ماتریس‌ها یکی از پرسش‌هایی است که برای ادامه‌ی مسیر این پژوهش، باید پاسخ داده شوند.
\subsection{یافتن راهی برای ایجاد تعادل بین اکتشاف و بهره‌برداری}
در بسیاری از مسائل دنیای واقعی، چالش موازنه‌ی بین اکتشاف و بهره‌برداری خودنمایی می‌کند. به عنوان مثال، یک مدل پیش‌بینی نرخ کلیک که در شرایط آنلاین کار می‌کند، هر بار باید تصمیم بگیرد که \textbf{آیا بنر تبلیغاتی دارای بیشترین احتمال کلیک را به کاربر نمایش دهد، یا بنر جدیدی که هنوز اطلاعات خاصی در مورد رفتار کاربران با آن وجود ندارد؟}
یافتن راهی برای برقراری این موازنه، یک گام دیگر در ادامه‌ی راه این پژوهش خواهد بود.




