Правила применения рекомендательных технологий1. На информационном ресурсе
https://www.dachawintera.ru/ применяются рекомендательные технологии.
2. Настоящие Правила регулируют применение рекомендательных технологий на всех страницах сайта
https://www.dachawintera.ru/, а также его поддоменах (далее- сайт).
3. Правила разработаны в соответствии с пунктом 2 части 1 статьи 10.2-2 Федерального закона от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» и дополняют действующее
Пользовательское соглашение сайта.
4. Рекомендательные технологии – это информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации.
5. При необходимости передачи владельцу сайта юридически значимых сообщений необходимо направить ему письмо по адресу: info@dachawintera.ru.
Владельцем сайта является: ООО «Северное Приладожье» (ОГРН 1201000006492).
6. «Контент» - включая, но не ограничиваясь: аудиовизуальные произведения и их фрагменты, другие мультимедийные и видеоматериалы, изображения, текстовые сообщения, а также любая другая форма предоставления информации посредством сайта. Перечень контента, доступного пользователям, определяется владельцем сайта в одностороннем порядке и может быть изменен, включая, но не ограничиваясь, добавление и удаление некоторых единиц контента, доступных для просмотра только в определенной географической области, определенной возрастной категории по усмотрению владельцем сайта.
7. Рекомендательные технологии, используемые на сайте, заключаются в подборе и предоставлении пользователям сайта информации о том контенте и услугах, которыми интересовался пользователь при посещении сайта, т.е. в предоставлении рекомендаций.
Рекомендательные технологии сайта включаются в себя комплекс программ, которые анализируют сведения, относящиеся к предпочтениям пользователей и(или) иные данные и информацию, согласно настоящим правилам, и пытаются предсказать, какой контент или услуга могут заинтересовать пользователя и(или) отвечает его интересам. При этом используется совокупность математических автоматизированных алгоритмов, которые могут в течение разных промежутков времени менять методы и подходы к предоставлению пользователю потенциально интересующего контента и услуг на сайте.
Рекомендации помогают пользователям сайта быстро найти контент, услуги и их аналоги среди многих иных. Например, если пользователь сайта просматривал информацию о показе какого-либо конкретного контента, шоу или выставки, то сайт, в первую очередь, предложит именно информацию об имеющихся шоу или выставках, возможных датах и времени. По статистике посещений такой формат отнимает меньше времени и усилий.
8. Для формирования рекомендаций специально созданное программное обеспечение собирает информацию о действиях пользователей сайтов, а именно: о просмотрах контента, о выбранных услугах в корзине или других списках; составе и датах заказов; взаимодействиях с коммуникациями (например, открытие писем и переходы по ссылкам из рекламы). Для формирования уточненных рекомендаций могут учитываться данные о часовом поясе, месте нахождения пользователя, поле и возрасте и т.д..
Для работы рекомендательных технологий алгоритмы сайта используют следующие виды сведений, относящиеся к предпочтениям пользователей из следующих источников: глубина и время просмотра пользователем страницы Сайта, URL страницы и идентификатор единицы контента, которые пользователь посмотрел, средняя продолжительность визита страницы и(или) сайта, дочитываемость публикаций, учитываемые алгоритмами на основе истории взаимодействия пользователя с сайтом.
Помимо сведений о предпочтениях, для работы рекомендательных технологий алгоритмы сайта дополнительно учитывают иные данные: информации из файлов cookies, полученная при переходе на сайт и использовании пользователем сайта.
9. Рекомендации формируются тремя основными способами (подходами):
9.1. Подбор похожих и сопутствующих услуг. Алгоритмы анализируют свойства тех услуг, которыми интересовался пользователь: тип размещения, даты проживания или др. По этим признакам подбираются услуги, которые также могут его заинтересовать. Например, если пользователь искал на сайте номер для бронирования, в рекомендациях появятся другие имеющиеся номера.
9.2. Рекомендации популярных услуг. Алгоритм анализирует взаимодействие всех пользователей с услугами и может подсказать те, у которых самый высокий спрос или лучшие оценки. Это полезно, если пользователь впервые пришел на сайт и о нем еще ничего не известно. Пользователю порекомендуют то, что нравится большинству других пользователей сайта.
9.3. Рекомендации как для пользователя с похожими предпочтениями. Алгоритм анализирует сходства в поведении пользователей. Если двум пользователям нравится одна и та же группа услуг, контента, их предпочтения похожи. Значит, первому можно рекомендовать то, что заинтересовало второго, и наоборот. Такой подход помогает выявлять неочевидные предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации.
10. Рекомендации формируются под каждого пользователя сайта персонально. Для активации рекомендаций не требуется делать никаких специальных действий. Услуги, которые пользователь видит в первую очередь, как раз и сформированы как рекомендация; они являются обычными услугами, которые алгоритм выбрал как наиболее удачные для данного пользователя.
11. Применение рекомендательных технологий ни в коей мере не обязывает пользователя приобрести ту или иную услугу, не создает у пользователя никаких обязательств и не препятствует поиску иных услуг.
12. Рекомендательные технологии сайта применяются только к единицам контента и услуг доступным на сайте. Владелец сайта не применяет рекомендательные технологии для предоставления пользователям контента и услуг, нарушающих права и законные интересы граждан и организаций, либо для распространения информации с нарушением законодательства Российской Федерации.
13. Настоящие Правила размещены на русском языке с беспрепятственным и безвозмездным доступом для всех Пользователей Сайта. Вы можете задать нам вопрос или оставить свой отзыв о работе рекомендательных технологий сайта по адресу: info@dachawintera.ru .