{{branchTel}}

{{section.attributes.section}}

Все результаты

  • По вашему запросу {{search.q}} ничего не найдено.

Перейти на страницу поиска
{{countBasket}}

В вашей корзине
пока ничего нет

Приобрести программные продукты, оборудование и литературу вы можете в Интернет-магазине.

{{userFullName}}

Личный кабинет

Выйти
Доставка и оплата
Контакты

Приложение №2
к Политике обработки ПДн ГК «1С-Рарус»

Правила применения рекоменда­тельных технологий

(далее — Правила)

  1. 1.
    Термины и определения.
    1. 1.1.
      Рекомендательные технологии — технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к Предпочтениям Пользователя Интернет-ресурса.
    2. 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 Приложению №1 к Политики.
    3. 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. 1.3.1.
        Персонали­зированные рекомендации — предположения, основанные на Предпочтениях Пользователя на Интернет-ресурсе.
      2. 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.

  2. 2.
    Целью применения Рекомендательных технологий является формирование на основе Предпочтений Пользователя Интернет-ресурса Рекомендаций Пользователю.
  3. 3.
    Целью приПри использовании на Интернет-ресурсе Рекомендательных технологий Компании обязаны:
    1. 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.
    2. 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. 3.3.
      Информировать Пользователей Интернет-ресурса о применении на нем Рекомендательных технологий.
  4. 4.
    Для формирования Рекомендации Интернет-ресурс использует сведения о Предпочтениях Пользователя, основанных на действиях, которые Пользователь совершает на Интернет-ресурсе, в том числе:
    1. 4.1.
      Сведения в отношении Продуктов Компании, информация о которых размещена на Интернет-ресурс Компании.
    2. 4.2.
      Дополнительные данные согласно Приложению №1 к Политике.
    3. 4.3.
      Данные веб-аналитики, полученные в результате использования Компанией программных продуктов третьих лиц, в частности, Яндекс.Метрика.
  5. 5.
    Источниками сведений о Предпочтениях Пользователя являются используемые Компанией на своем Интернет-ресурсе инструменты — технические устройства и программные продукты, интегрированные с Интернет-ресурсом Компании, в частности, виджеты, cookie-файлы и пр.
  6. 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:
№
этапа 		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.
  1. 7.
    Правила являются неотъемлемой частью Политики.
  2. 8.
    Все юридически значимые и иные сообщения, касающиеся применения Рекомендательных технологий могут быть направлены по адресам и в порядке, указанным в разделе 11 Политики, если иное не установлено в политике конфиденциальности контурного Интернет-ресурса Компании.

Нужна консультация?

Оставьте заявку и наши специалисты
ответят на все ваши вопросы.

Декоративное изображение мобильный телефон