يتيح نموذج التجزئة التفاعلية للمستخدمين إضافة مدخلات جديدة بشكل تكراري لتحسين النتائج حتى يتم الحصول على نتيجة مرضية أخيرًا. وعليه، ينبغي أن يتمكن النموذج المثالي للتجزئة التفاعلية من فهم نية المستخدم بحد أدنى من التفاعل. ومع ذلك، تفشل النماذج الحالية في الاستفادة الكاملة من المعلومات القيّمة المقدمة من المستخدم خلال عملية تحسين التجزئة، مما يؤدي إلى تجربة مستخدم غير مرضية. وللتمكّن من استغلال كامل المعلومات التي يوفرها المستخدم، نقترح إطارًا عميقًا جديدًا يُسمى شبكة التجزئة التفاعلية الإقليمية (RIS-Net)، والذي يوسع مجال رؤية المدخلات المقدمة لالتقاط المعلومات الإقليمية المحلية المحيطة بها، بهدف تحسين التجزئة المحلية. علاوةً على ذلك، يعتمد RIS-Net على معلومات سياقية عالمية متعددة المقاييس لتعزيز كل منطقة محلية وتحسين تمثيل الميزات. كما نُقدّم عوامل خصم النقر (click discount factors) لتطوير استراتيجية تحسين جديدة تُسهم في تدريب فعّال من الطرف إلى الطرف (end-to-end). وتوحي التقييمات الشاملة على أربع مجموعات بيانات صعبة بتفوّق النموذج المقترح RIS-Net مقارنةً بأساليب الحالة الحالية الأخرى.