1. Индивидуальный предприниматель Боков Вадим Анатольевич (ИНН 631800531150) (далее – «ИП Боков В.А.» или «Владелец информационного ресурса, на котором применяются рекомендательные технологии») является владельцем сайта https://www.ourgold.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.
2. Настоящие Правила применения рекомендательных технологий (далее – «Правила») содержат описание процессов и методов сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», предоставления информации на основе этих сведений, способов осуществления таких процессов и методов, а также описание видов сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», которые используются для предоставления информации с применением рекомендательных технологий, и источников получения таких сведений.
3. Владелец информационного ресурса, на котором применяются рекомендательные технологии, не допускает применение 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. Владелец информационного ресурса, на котором применяются рекомендательные технологии, строго соблюдает принципы конфиденциальности и безопасности личных данных, используемых в рамках рекомендательных технологий.
4. Рекомендательные технологии - информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации.
5. ИП Боков В.А. использует рекомендательные технологии для обработки запросов пользователя в целях быстрого предварительного отбора товаров, из которых пользователь Сайта может выбрать наиболее подходящие.
6. ИП Боков В.А. предоставляет пользователю Сайта персонализированные и неперсонализированные рекомендации товаров. При формировании персонализированных рекомендаций используются сведения, относящиеся к предпочтениям отдельного пользователя. При формировании неперсонализированных рекомендаций используются данные о товарах и консолидированные сведения, относящиеся к предпочтениям релевантных групп других пользователей, а именно обобщенные данные.
7. До получения Владелец информационного ресурса, на котором применяются рекомендательные технологии, данных по отдельному пользователю, применяются неперсонализированные рекомендации. После получения ИП Боковым В.А. таких данных, подключаются персонализированные рекомендации в части, где данных достаточно для формирования таких персонализированных рекомендаций.
8. Для предоставления рекомендаций ИП Боков В.А. использует полученные от пользователей данные, а именно:
9. Данные собираются путем отправки событий с устройства пользователя на серверы и аккумулируются в системе для систематизации, анализа и последующего формирования рекомендаций на основе этих данных, с применением специальных алгоритмов. Применяемые алгоритмы являются записанной последовательностью правил обработки данных, настройки параметров формул на основании данных и формирования выводов для последующего предоставления рекомендаций.
10. Для работы рекомендательных технологий Владелец информационного ресурса, на котором применяются рекомендательные технологии, применяет алгоритмы фильтрации на основе контента и коллаборативной фильтрации. Данные, указанные в п. 8 Правил, ИП Боков В.А. оцифровывает и представляет в векторном виде. При фильтрации на основе контента алгоритмы рекомендуют контент, похожий на тот, который пользователь Сайта выбирал в прошлом или которые он изучает в настоящее время. При коллаборативной фильтрации используется информация о поведении пользователей с похожими интересами. Система находит пользователей или элементы с историей действий, аналогичной текущему пользователю или элементу, и генерирует рекомендации на основании этой схожести.