ПРАВИЛА ПРИМЕНЕНИЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ



Общество с ограниченной ответственностью «Чекай» (ООО «Чекай») (ИНН 6679167917) (далее — «Общество») является владельцем сайта https://checkai.ru/ (далее — «Сайт»), и приложения Чекай (далее – «Приложение»), на которых применяются информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети Интернет, находящихся на территории Российской Федерации (далее — «Владелец информационного ресурса, на котором применяются рекомендательные технологии»).

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.

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.

Что такое рекомендации

Под рекомендательными технологиями здесь и далее понимаются программные комплексы, которые с помощью алгоритмических вычислений и машинного обучения на основании данных о пользователе или характеристиках элементов в системе осуществляют индивидуализированный подбор, а также ранжирование контента для конечного пользователя.

Зачем нужны рекомендации

Рекомендации помогают:

Экономить время. Они предлагают контент, товары и услуги, которые, с большой долей вероятности, подойдут именно вам.

Находить новое. Рекомендательные алгоритмы учитывают предпочтения – не только ваши, но и других пользователей и могут предложить что-то необычное, о чем вы ранее не слышали и не знали.

Получать выгоду. Рекомендации могут предложить качественную альтернативу или бюджетный аналог.

Какие данные используют рекомендательные технологии
Для алгоритмических вычислений Общество использует полученные от пользователей сайта и приложения данные, а именно:

· данные о любых действиях пользователя на сайте;
· данные о любых запросах пользователя на сайте;
· IP адрес;
· файлы cookies;
· идентификатор пользователя, присваиваемый сайтом;
· посещенные страницы;
· количество посещений страниц;
· информация о перемещении по страницам сайта (в т.ч. запись движения мыши, нажатий на ссылки и элементы сайта);
· 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);
· страна пользователя;
· геопозицию;
· регион пользователя;
· часовой пояс, установленный на устройстве пользователя;
· провайдер пользователя;
· браузер пользователя;
· цифровой отпечаток браузера (canvas fingerprint);
· доступные шрифты браузера;
· установленные плагины браузера;
· параметры WebGL браузера;
· тип доступных медиаустройств в браузере;
· наличие ActiveX;
· перечень поддерживаемых языков на устройстве пользователя;
· архитектура процессора устройства пользователя;
· ОС пользователя;
· параметры экрана (разрешение, глубина цветности, параметры размещения страницы на экране);
· информация об использовании средств автоматизации при доступе на сайт;
· дата и время посещения сайта;
· источник перехода (UTM метка);
· значение UTM меток от source до content;
· уникальный идентификатор, присваиваемый интернет-сторонним сервисом, обеспечивающим обработку статистических данных;
· метрические данные;
· данные сетевого трафика.

Как работают рекомендательные алгоритмы

Для работы рекомендательных технологий Общество применяет алгоритмы фильтрации на основе контента (алгоритмы градиентного бустинга) и коллаборативной фильтрации.

Указанные данные, Общество 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 оценок, аналогичной текущему пользователю или элементу, и генерирует рекомендации на основании этой схожести.

Рекомендации зависят от поведения пользователя на сервисах Общества, при этом выбор всегда остаётся за пользователем: он может следовать рекомендациям или игнорировать их.

Безопасность и конфиденциальность

Общество надежно защищает данные пользователей на своих сервисах. Для этого используются шифрование и настройки доступа, проводится независимый аудит в соответствии со стандартами безопасности.

Общество обязуется защищать конфиденциальность пользователей, соблюдая законы о защите данных и не допуская несанкционированного доступа к информации.