Правила применения рекомендательных технологий

1. ООО «Левел Тревел» (ИНН 7716697924) (далее – «Общество») является владельцем сайта www.level.travel (далее – «Сайт»), при помощи которого можно найти тур и/или туристские услуги, подать заявку на потребительский кредит и безопасно совершить покупку любого тура и/или туристской услуги. На Сайте 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»).

   Рекомендательные технологии, используемые на Сайте, заключаются в подборе и предоставлении посетителям Сайта информации на основании их коммерческих (товары, услуги) и некоммерческих запросов (мероприятия, инструкции по получению услуг), т.е. в предоставлении рекомендаций. Рекомендации помогают посетителям Сайта быстро найти товар, услугу, инструкцию по получению необходимой услуги и ознакомиться с новостной информацией на основании запросов. С помощью рекомендаций посетитель Сайта находит нужную ему информацию гораздо быстрее.

   При необходимости передачи владельцу Сайта юридически значимых сообщений необходимо направить ему письмо по адресу: manager@level.travel.

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.

4. 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.

5. Для алгоритмических вычислений и машинного обучения Общество использует полученные от пользователей Сайта 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 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 Общество применяет алгоритмы фильтрации на основе контента (алгоритмы градиентного бустинга) и коллаборативной фильтрации.

   Данные, указанные в п.5. настоящих Правил 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.

6. Общество использует рекомендательные технологии как для обработки запросов пользователей при поиске тура и/или туристских услуг в целях быстрого предварительного отбора предложений, из которых пользователь Сайта может выбрать наиболее подходящие.

7. В рекомендательных технологиях Общество 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.

8. Процесс работы рекомендательных технологий Общества заключается в следующем:

   1. Формируется обучающая индексная матрица, в качестве строк которой используются индексные строки, соответствующие предложениям обучающей базы данных.
   2. С использованием заранее заданной процедуры сжатия матриц, обучающая индексная матрица сжимается с частичной потерей данных с понижением размерности для формирования сжатой индексной матрицы.
   3. Строки сжатой индексной матрицы группируются по заранее заданным формальным признакам сходства, где предложения, соответствующие сгруппированным строкам в одной группе, составляют обучающую группу предложений.
   4. Формируется решающая система, для обучения которой в качестве исходных данных используются индексные строки предложений соответствующей обучающей группы предложений, а в качестве ожидаемых результатов - отзывы пользователей для предложений из обучающей группы.
   5. 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.
   6. Для индексной строки поискового выражения определяется один из заранее заданных формальных признаков сходства, соответствующий поисковому выражению.
   7. Из рабочей базы данных отбираются предложения, индексным строкам которых соответствуют признаки сходства, соответствующие поисковому выражению.
   8. Пользователю представляются предложения, отобранные решающей системой из предложений, предварительно отобранных из базы данных.