ИП Шишкин ИВ (ИНН 183307413906) является владельцем сайта www.школариум.рф и www.shkolarium.ru (далее — «Сайт») на которых применяются информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации (далее — «Владелец информационного ресурса, на котором применяются рекомендательные технологии»).
1. Общие положения
Рекомендательные технологии — это программные комплексы, использующие алгоритмические вычисления и машинное обучение для индивидуализированного подбора и ранжирования контента для пользователей. Эти технологии применяются с целью улучшения пользовательского опыта и сокращения времени на поиск подходящего контента.
2. Цели применения рекомендательных технологий
Основные цели использования рекомендательных технологий включают:
- Предоставление пользователям персонализированных рекомендаций.
- Учет предпочтений пользователей для повышения релевантности контента.
- Улучшение взаимодействия пользователей с сервисами и повышение их лояльности.
- Сокращение времени на поиск информации или товаров, релевантных интересам пользователя.
3. Виды собираемых данных
Для работы рекомендательных систем используются следующие данные о пользователях:
- Данные о действиях на сайте и/или в приложении: просмотренные страницы, нажатия на элементы, добавление товаров в корзину, написание комментариев.
- Данные о поисковых запросах пользователей.
- Информация о геолокации, устройстве, браузере, IP-адресе.
- Данные о метках UTM, которые показывают, откуда пользователь пришел на сайт.
- Информация о сеансах работы пользователя: время визита, продолжительность сессии, взаимодействие с контентом и продуктами.
- Личные данные, если они были указаны пользователем в профиле.
4. Методы анализа данных
Рекомендательные технологии включают использование следующих методов:
- Фильтрация на основе контента: анализ свойств контента, с которыми взаимодействует пользователь, и подбор аналогичного контента на основе этих характеристик.
- Коллаборативная фильтрация: анализ поведения пользователей с похожими предпочтениями и предоставление рекомендаций на основе схожести в истории взаимодействий.
- Машинное обучение: использование нейросетей и методов ансамблевого обучения для предсказания предпочтений пользователя и улучшения точности рекомендаций.
- Гибридные методы: сочетание поведенческих данных и данных о характеристиках контента для более точного подбора.
5. Применение рекомендаций
Рекомендационные системы используются в следующих случаях:
- Для подбора релевантного контента (товары, статьи, образовательные организации) на основе поведения пользователя.
- Для улучшения результатов поисковых запросов.
- Для персонализированных рассылок и уведомлений, предлагающих пользователям подходящий контент.
- Для динамического изменения отображаемого контента на основе текущих действий пользователя и его предпочтений.
6. Принципы работы рекомендательных технологий
- Персонализация: Контент подбирается индивидуально для каждого пользователя на основе собранных данных и истории взаимодействий.
- Анализ предпочтений: Используются данные о ранее просмотренном или купленном контенте для предложений аналогичных товаров или услуг.
- Обучение на основе отзывов: Системы постоянно обновляют свои модели на основе откликов пользователей, что позволяет улучшать точность рекомендаций.
7. Защита прав пользователей
Сервисы, использующие рекомендательные технологии, соблюдают законодательство и не применяют технологии, которые могут нарушить права и законные интересы пользователей. Все собранные данные используются исключительно для улучшения пользовательского опыта и не передаются третьим лицам.
8. Исключение товаров и контента
Пользователь не может самостоятельно исключать определенные товары или контент из предложений.