Правила применения рекомендательных технологий

(далее — Правила)

1. Термины и определения.

1.1. Рекомендательные технологии — технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к Предпочтениям Пользователя Интернет-ресурса.

1.2. Предпочтения Пользователей — сведения о действиях Пользователя на Интернет-ресурсе, полученные в том числе с использованием на Интернет-ресурсе сторонних программных продуктов, а также дополнительные данные согласно правовой информации, размещённой на сайте.

1.3. Рекомендация — предложение Пользователю Продуктов на Интернет-ресурсе, в основе которого лежит предположение о том, что Продукт наиболее релевантен Предпочтениям Пользователя. Рекомендации могут быть двух типов:

1.3.1. Персонализированные рекомендации — предположения, основанные на Предпочтениях Пользователя на Интернет-ресурсе.

1.3.2. Неперсонализированные рекомендации — предположение о том, какие Продукты Компании могут быть интересны Пользователю в конкретном разделе Интернет-ресурса в зависимости от цели раздела, без использования каких-либо сведений о Предпочтениях Пользователя.

Термины, используемые в Правилах и не указанные в настоящем разделе, имеют значение, установленное Политикой обработки персональных данных.

2. Целью применения Рекомендательных технологий является формирование на основе Предпочтений Пользователя Интернет-ресурса Рекомендаций Пользователю.

3. Целью при использовании на Интернет-ресурсе Рекомендательных технологий Компании обязаны:

3.1. Не допускать применение рекомендательных технологий в целях предоставления информации с нарушением законодательства Российской Федерации, в т. ч. Федерального закона №149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» (ст. 10.2−2) и Законом о ПДн, не допускать применение Рекомендательных технологий, которые нарушают права и законные интересы Пользователя.

3.2. Размещать на Интернет-ресурсе, на котором применяются Рекомендательные технологии, документ (ссылку на документ), устанавливающий правила применения рекомендательных технологий на русском языке в открытом доступе.

3.3. Информировать Пользователей Интернет-ресурса о применении на нем Рекомендательных технологий.

4. Для формирования Рекомендации Интернет-ресурс использует сведения о Предпочтениях Пользователя, основанных на действиях, которые Пользователь совершает на Интернет-ресурсе, в том числе:

4.1. Сведения в отношении Продуктов Компании, информация о которых размещена на Интернет-ресурс Компании.

4.2. Дополнительные данные согласно Политикой обработки персональных данных.

4.3. Данные веб-аналитики, полученные в результате использования Компанией программных продуктов третьих лиц, в частности, Яндекс.Метрика.

5. Источниками сведений о Предпочтениях Пользователя являются используемые Компанией на своём Интернет-ресурсе инструменты — технические устройства и программные продукты, интегрированные с Интернет-ресурсом Компании, в частности, виджеты, cookie-файлы и пр.

6. Процесс по сбору, систематизации и анализу Предпочтений Пользователя осуществляется в автоматизированном режиме при посещении Пользователем Интернет-ресурса Компании и включает в себя следующие этапы:

№	Этап	Содержание этапа	Методы и способы сбора, систематизации и анализа Предпочтений Пользователя
1.	Сбор сведений.	Логирование (техническая фиксация) действий Пользователя на Интернет-ресурсе и сохранение сведений на внутреннем хранилище Интернет-ресурса Компании с привязкой к конкретному Пользователю.	Логирование действий Пользователя на Интернет-ресурсе Компании, интеграции с Интернет-ресурсом Компании программных продуктов для сбора технических данных: Cookies-файлов, аналитических программ, в частности, Яндекс.Метрики.
2.	Систематизации сведений.	Группировка событий в сессии/профили, очистка и формирование признаков, в том числе формирование и назначение идентификаторов (Пользователю/устройству Пользователя присваивается или читается ранее сохранённый уникальный идентификатор (cookie, токен, ID), позволяющий связывать отдельные события между собой), который в дальнейшем используется для отнесения зафиксированных действий к одному и тому же Пользователю (его профилю предпочтений)).	Фильтрация собранных данных, в частности, удаляются нерелевантные или шумовые записи (боты, неполные сессии, дубликаты) с помощью правил и пороговых значений по времени, IP или типу событий. Это позволяет сосредоточиться на поведенческих паттернах, таких как последовательности просмотров страниц. Кластеризация — группировка событий и Пользователей по сходству. Классификация и анализ текста — категоризация событий по темам (NLP-методы: TF-IDF, эмбеддинги) и присвоение меток (отрасль, тип продукта) для текстов запросов или описаний страниц. Формирование признаков (создание метрик) — вычисление агрегированных метрик: частота посещений раздела, глубина просмотра, последовательности переходов; сжатие матриц данных (PCA, SVD) для снижения размерности. Создание индексных матриц из cookie-идентификаторов и логов для профилей Пользователей. Агрегация сессий и профилей — объединение событий по ID (cookie/ ID) в сессии/долговременные профили с временными окнами (например, последние 30 дней активности).
3.	Анализ собранных и систематизированных сведений.	Построение моделей зависимостей для предположений интересов Пользователя, при которой формируется набор параметров, описывающих зависимости между Предпочтениями Пользователя и Продукцией на Интернет-ресурсе, наиболее релевантной Предпочтениям Пользователя. Ответ рекомендательной модели оценивается на предмет его корректности и соответствия заданным параметрам, после чего принимается решение о применении рекомендательной модели для выведения рекомендаций Пользователю.	Применяются методы фильтрации (сопоставление профиля Пользователя с характеристиками Продукции, анализ сходства поведения Пользователей и пр.), а также модели машинного обучения, при которых, в частности, оценивается вероятность клика по признакам профиля Пользователя.

7. Все юридически значимые и иные сообщения, касающиеся применения Рекомендательных технологий могут быть направлены по адресам и в порядке, указанным сайте, если иное не установлено в политике конфиденциальности контурного Интернет-ресурса Компании.