На сайте evnas.ru при применении информационных технологий предоставления информации осуществляется сбор, систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации (рекомендательные технологии).
Настоящие Правила описывают механизмы и принципы работы рекомендательных технологий сайта evnas.ru и его приложений и сервисов, а также раскрывают, какие именно сведения о пользователях собираются и используются для формирования рекомендаций.
Сайт evnas.ru применяет рекомендательные технологии, позволяющие лучше понимать потребности пользователей в контенте с целью предоставления пользователям качественного и безопасного контента, соответствующего их тематическим интересам, и улучшать сайт и его функциональные возможности.
Предполагаемые предпочтения пользователей определяются рекомендательными технологиями в зависимости от действий пользователя на сайте evnas.ru — чем чаще и активнее пользователь взаимодействует с тем или иным контентом, сообществами, пользователями, тем более точными становятся рекомендации.
В число сведений, используемых сайтов evnas.ru для принятия решения о рекомендации пользователю того или иного контента, входят клики по товарам, просмотр страниц, а также аналогичные сведения. Также могут учитываться иные факторы, такие как обобщенные сведения о предпочтениях пользователей на этой территории. Помимо формирования рекомендаций, указанные сведения используются сайтом evnas.ru для проведения исследований, нацеленных на совершенствование и оптимизацию функциональных возможностей сайта.
Сведения о предполагаемых предпочтениях пользователей обрабатываются следующим образом:
1. Рекомендательные технологии осуществляют сбор и анализ части общедоступного контента, например векторизованное представление действий пользователя, текстовых материалов, изображений и иного контента. Проводится оценка метаданных и иной информации, включая сведения о предположительной тематике контента, общей популярности контента у других пользователей.
2. Применяются математические модели (в том числе для формирования признакового пространства), которые путём многофакторного анализа, классификации, ранжирования признаков и свойств контента, а также действий пользователя позволяют оценить вероятность того, что взаимодействие пользователя с контентом будет позитивным.
3. Отобранный таким образом контент ранжируется в зависимости от оценок вероятности взаимодействия, позитивности такого взаимодействия, длительности просмотра и других.
Пользователи могут влиять на факт и очерёдность показа контента, повышая или понижая их рейтинг.
На сайте evnas.ru могут демонстрироваться рекламные материалы, предоставляемые рекламной платформой, которая использует собственные алгоритмы показа рекламных материалов.
Юридически значимые сообщения по вопросам применения рекомендательных технологий могут быть направлены на адрес электронной почты: semenova@evnas.ru .
Настоящие Правила размещены по адресу https://evnas.ru/legal/recommendations .