Правила применения рекомендательных технологий на сайте online-tula-okt.korsavto.ru
23 июня 2017 г.
АО Тулаавтосервис, ИНН 7107003230 (далее — «Общество») является владельцем сайта online-tula-okt.korsavto.ru/ (далее — «Сайт»), на котором применяются информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации (далее — пользователи).
Под рекомендательными технологиями здесь и далее понимаются информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей. Рекомендации используются в модуле ”Рекомендации” Сайта и отображаются в виде виджетов на Сайте с подборкой товаров. Виджеты рекомендаций размещаются на большинстве страниц сайта и включают в себя:
виджет персональных и общих рекомендаций на главной странице Сайта;
виджет персональных рекомендаций в корзине;
виджет персональных рекомендаций на странице с общим списком товаров на Сайте;
Общество не допускает применения рекомендательных технологий, которые нарушают права и законные интересы граждан и организаций, а также не допускает применение рекомендательных технологий в целях предоставления информации с нарушением законодательства Российской Федерации.
Для алгоритмических вычислений и машинного обучения Общество использует данные, полученные от пользователей Сайта, а также техническую информацию, собираемую автоматически, в том числе информацию о том, как пользователь пользуется сайтом и информацию об устройстве пользователя, а именно:
данные о действиях пользователя на Сайте;
данные о запросах пользователя на Сайте;
данные о выбранном населённом пункте;
IP адрес;
файлы cookies;
длительность пользовательской сессии;
точки входа (сторонние сайты, с которых пользователь по ссылке переходит на сайт);
точки выхода (ссылки на сайте, по которым пользователь переходит на сторонние сайты);
геопозиция;
регион пользователя;
браузер пользователя;
ОС пользователя;
информация об устройстве пользователя;
дата и время посещения сайта;
источник перехода (UTM метка);
данные, содержащиеся в личном кабинете пользователя, зарегистрированного на Сайте;
данные, содержащиеся в профиле пользователя, зарегистрированного на Сайте;
данные, содержащиеся в сделках пользователя, зарегистрированного на Сайте;
данные, содержащиеся в заявках пользователя, зарегистрированного на Сайте;
данные, содержащиеся в рабочих листах пользователя, зарегистрированного на Сайте;
данные сетевого трафика.
Общество использует рекомендательные технологии для формирования персональных и общих подборок на сайте, обработки запросов пользователей Сайта при поиске товаров в целях быстрого предварительного отбора товаров, из которых пользователь Сайта может выбрать наиболее подходящие.
Для формирования рекомендаций используются разнообразные методы и алгоритмы. Среди методов можно выделить нейросети, которые основаны на глубоком обучении, и ансамбли решающих деревьев, такие как случайный лес и градиентный бустинг. Для анализа взаимодействий между пользователями и объектами рекомендаций применяются коллаборативные фильтры. Кроме того, используются классические модели машинного обучения, такие как линейная регрессия и логистическая регрессия.
Процесс работы рекомендательных технологий Общества заключается в следующем:
Формирование набора данных, основываясь на последних действиях пользователя.
Прогнозирование возможных действий пользователя на основе собранного набора данных.
Агрегирование результатов, полученных от различных алгоритмов, с целью создания комплексных рекомендаций, соответствующих интересам пользователя.
Селекция рекомендаций на основе сравнения характеристик товаров и доступной информации о пользователе. Отобранные рекомендации затем сохраняются для последующей выдачи.
При предоставлении рекомендаций товаров, предварительно рассчитанные предложения адаптируются в соответствии с установленными бизнес-правилами.
Пользователи вправе направлять юридически значимые запросы, касающиеся использования рекомендательных технологий на Сайте, по адресу электронной почты Оператора: leads@autoshina.net