這些神經點擊模型在實際推薦系統中的應用前景非常廣闊。由於它們能夠有效地模擬用戶的點擊行為，並且在多個數據集上表現優於基線模型，因此它們可以作為推薦系統中的一個重要組件。然而，為了進一步提升這些模型的實用性和效果，還需要進行以下改進：
增強模型的解釋性：目前的模型在解釋性方面仍有不足，未來可以考慮引入可解釋的AI技術，幫助用戶理解模型的決策過程，從而提高用戶的信任度。
處理長期依賴性：在用戶行為中，長期依賴性是非常重要的，未來的模型需要更好地捕捉用戶的歷史行為對當前決策的影響，這可以通過改進的序列建模技術來實現。
多樣化的用戶特徵：考慮到用戶的多樣性，模型應能夠處理不同類型的用戶特徵，並根據這些特徵進行個性化推薦。
強化學習的應用：將強化學習技術應用於模型中，以便在動態環境中不斷調整推薦策略，從而提高用戶的長期滿意度和參與度。
跨域推薦能力：未來的模型應具備跨域推薦的能力，能夠在不同的應用場景中進行有效的推薦，這將大大擴展其應用範圍。