— Информация о применении рекомендательных технологий

Настоящие 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.

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.

Для алгоритмических вычислений и машинного обучения Компания использует полученные от пользователей Сайта данные, а именно:
– данные о любых действиях пользователя на Сайте;
– данные о любых запросах пользователя на Сайте;
– данные из текстов резюме и вакансий;
– 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 медиа-устройств 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;
– данные, содержащиеся в личном кабинете пользователя, зарегистрированного на Сайте;
– метрические данные;
– данные сетевого трафика.

Для работы рекомендательных технологий Компания применяет алгоритмы фильтрации на основе контента (алгоритмы градиентного бустинга) и коллаборативной фильтрации.
Данные, указанные в п.5. настоящих Правил Компания 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.

Компания использует рекомендательные технологии как для обработки запросов работодателей при поиске в базе резюме, так и для обработки запросов соискателей при поиске вакансий, в целях быстрого предварительного отбора вакансий и резюме, из которых пользователь Сайта может выбрать наиболее подходящие.

В рекомендательных технологиях Компания использует обучающую и рабочую базы данных, при этом обучающие последовательности формируются путем сортировки и обработки матриц обучающей базы данных на основании отзывов пользователей о степени соответствия представленных им результатов тематике запросов.

Процесс работы рекомендательных технологий Компании заключается в следующем:

– для поискового выражения пользователя формируется индексная табличная строка, в которой отдельные ячейки соответствуют заранее заданному признаку, а значения, занесенные в ячейку, соответствуют наличию соответствующего признака в поисковом выражении;
– для индексной строки поискового выражения, определяется один из заранее заданных формальных признаков сходства, соответствующий поисковому выражению;
– из рабочей базы данных отбираются документы, индексным строкам которых соответствуют признаки сходства, соответствующие поисковому выражению;
– пользователю представляются документы, отобранные решающей системой из документов, предварительно отобранных из базы данных.

С дополнительными вопросами о применении рекомендательных технологий Вы можете обратиться по адресу — info@ledgo.ru.