Рекомендательные технологии
Настоящие правила регулируют применение рекомендательных технологий на сайте sellerinfo.ru
- Термины и определения
- «Владелец Сайта» - ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬ КЛИНОВА ОЛЬГА ВИКТОРОВНА ИНН 370259012310 ОГРНИП 318370200000397
- «Рекомендация» / «Рекомендации» – информация о Товарах, которые могут быть наиболее интересны и актуальны для Пользователя, и/или о похожих по характеристикам Товарах и/или о сопутствующих Товарах.
- «Рекомендательная модель» – это механизм, который принимает входящие к нему данные, анализирует их и выдает Рекомендации.
- «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.
- «Сайт» – интернет-ресурс sellerinfo.ru, мобильные приложения, предоставляющие доступ к указанному сайту, а также ресурсы третьих лиц, интегрированные с указанными ресурсами sellerinfo.ru, с целью отображения функционала ресурсов sellerinfo.ru на ресурсах третьих лиц посредством программного интерфейса взаимодействия (по API).
- «Пользователь» – лицо, обращающееся к Сайту за получением необходимой ему информации и использующее её вне зависимости от факта авторизации на Сайте.
- «Товар» / «Товары» – товары, а также услуги, предлагаемые к приобретению через Сайт.
- Виды сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей, которые используются для предоставления информации с применением рекомендательных технологий, источники получения таких сведений
- Источником получения сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей, является поведение Пользователей на Сайте.
- Для формирования Рекомендаций специально созданное программное обеспечение собирает информацию о действиях Пользователей, а именно:
- о просмотре страниц Сайта;
- о кликах по любому элементу на странице Сайта, по кнопке;
- о Товарах в корзине;
- о составе и датах заказов;
- Способы формирования Рекомендаций
- Рекомендательные технологии, применяемые на Сайте, представляют собой специальное программное обеспечение – платформу, состоящую из баз данных, в которых происходит запись сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей, и сервисов предоставления рекомендаций, в которых формируются Рекомендации.
- Рекомендации формируются следующими способами:
- Персональные Рекомендации. Алгоритмы анализируют свойства и характеристики Товаров, которыми интересовался Пользователь, а также схожие Товары и Товары, которыми интересуются похожие по поведению на Сайте Пользователи: категорию, бренд, цену, важные для конкретной категории характеристики и т.п. Рекомендации для Пользователя реализуются в виде персональных подборок Товаров на страницах Сайте.
- Подбор похожих Товаров. Алгоритмы анализируют свойства и характеристики Товаров, которыми интересовался Пользователь: категорию, бренд, цену, важные для конкретной категории характеристики и т.п., а также данные о других Товарах, просмотренных Пользователем в рамках одной сессии на Сайте. С учетом названия и описания Товара подбираются Товары, которые могут заинтересовать Пользователя. Рекомендации для Пользователя реализуются в виде подборок Товаров на страницах Сайте.
- Подбор визуально похожих Товаров. Алгоритм показывает визуально похожие Товары на тот Товар, который смотрит Пользователь. Рекомендации для Пользователя реализуются в виде подборок Товаров на страницах Сайте.
- Подбор сопутствующих Товаров. Алгоритмы анализируют свойства и характеристики Товаров, которыми интересовался Пользователь, рассчитывает сопутствующие Товары, и формирует рекомендации для каждого Товара в рамках сессии на Сайте. Сопутствующие Товары рассчитываются на основе частоты, с которой они встречаются вместе в одном чеке. Рекомендации для Пользователя реализуются в виде подборок Товаров на страницах Сайте.
- Описание процессов и методов сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей, предоставления информации на основе этих сведений, а также способов осуществления таких процессов и методов
Для формирования Рекомендаций создаются Рекомендательные модели. Процесс создания Рекомендательной модели состоит из приведённых ниже этапов.- Этап 1: Сбор сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей - Сбор сведений о Предпочтениях Пользователей осуществляется способом их логирования и последующего сохранения на внутреннем хранилище Сайта. Процесс логирования включает фиксацию и структурирование информации о работе системы, в том числе Сайта, в отдельные лог-файлы с возможностью быстрого доступа к ним в случае необходимости. В процессе логирования учитываются настройки уровня детализации записей в соответствии с целью создания Рекомендательной модели.
- Этап 2: Систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей - Систематизация и анализ сведений о предпочтениях Пользователей происходит исходя из цели создания Рекомендательной модели и Рекомендаций, которые необходимо получить, (например, подбор наиболее актуальных товаров для Пользователя). Далее происходит подбор данных о предпочтениях Пользователей, на основе которых будет реализована Рекомендательная модель. После подбора данных о предпочтениях Пользователя создаются фичи, представляющие собой данные о взаимодействии Пользователя с Товаром, например, количество заказов Пользователя, включающих Товар, при отсутствии или при наличии скидки на такой Товар, доля покупок Пользователем Товаров со скидкой и без скидки и др.
- Этап 3: Применение методов машинного обучения к используемым сведениям, относящимся к предпочтениям Пользователя - После систематизации сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей, к полученным данным применяются методы машинного обучения, в результате чего формируется набор параметров, описывающих зависимости между входными данными и ответом (результатом). Далее осуществляется генерация прогнозов для Товаров, с которыми Пользователь еще не взаимодействовал (например, оценка вероятности, что пользователь добавит определенный Товар в корзину), которые далее используются для формирования Рекомендации.
- Этап 4: Проверка полученных результатов - Проверка полученных результатов осуществляется на тех же сведениях, на которых обучалась Рекомендательная модель. Рекомендательной модели задаётся определённый вопрос, после чего она формирует ответ, который далее оценивается на предмет его корректности и соответствия заданным параметрам. Таким образом, на основании оценки качества прогноза Рекомендательной модели (угадала Рекомендательная модель или нет) выстраивается метрика.
- Этап 5: Показ Рекомендаций Пользователю - Рекомендации для Пользователя реализуются в виде товарных подборок на Сайте в соответствии с пунктом 3.2 настоящих правил. Применение Рекомендательных технологий на Сайте не обязывает Пользователя приобрести тот или иной Товар, не создает у Пользователя никаких обязательств и не препятствует поиску иных Товаров.