Top.Mail.Ru
Закон о регулировании рекомендательных алгоритмов
Закон о регулировании рекомендательных алгоритмов

В 2023 году принят закон, дополняющий Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». В статье «Особенности предоставления информации с применением рекомендательных технологий» указывается, что владельцы веб-ресурсов с рекомендательными алгоритмами обязаны информировать пользователей об их использовании. Контент информационного баннера и критерии размещения определяются Роскомнадзором.

Что такое рекомендательные алгоритмы

Рекомендательные алгоритмы — это программные инструменты и модели, разработанные для предоставления рекомендаций или советов пользователям в отношении товаров, услуг, контента или других объектов, основанных на их предпочтениях и поведении. Эти алгоритмы применяются в различных сферах, таких как онлайн-ритейл, социальные сети, видео- и музыкальные платформы, новостные сайты, и многие другие. Они помогают улучшить пользовательский опыт, увеличить удержание пользователей и повысить конверсию.

Вот несколько типов рекомендательных алгоритмов:

  • Фильтрация по популярности (Popularity-Based Filtering). Рекомендации основываются на популярности объектов. Например, популярные товары или контент могут быть рекомендованы большинству пользователей.
  • Фильтрация по содержанию (Content-Based Filtering). Рекомендации основываются на характеристиках и описании объектов, а также на предпочтениях пользователя. Например, если пользователь предпочитает определенный жанр музыки, система может рекомендовать ему аналогичные композиции.
  • Коллаборативная фильтрация (Collaborative Filtering). Алгоритмы анализируют поведение пользователей и пытаются найти сходство между их предпочтениями. Это может быть основано как на сходстве пользователей, так и на сходстве объектов.
  • Гибридные рекомендательные системы (Hybrid Recommender Systems). Эти системы комбинируют различные методы рекомендаций, такие как фильтрация по популярности, фильтрация по содержанию и коллаборативная фильтрация, для получения более точных и персонализированных рекомендаций.
  • Матричные разложения (Matrix Factorization). Этот метод используется в коллаборативной фильтрации и позволяет уменьшить размерность данных, что облегчает поиск схожих пользователей или объектов.
  • Глубокие рекомендательные системы (Deep Recommender Systems). Эти системы используют нейронные сети для извлечения более сложных и абстрактных паттернов в данных, что позволяет предоставлять более точные рекомендации.

Рекомендательные алгоритмы играют важную роль в современных интернет-сервисах, помогая пользователям быстрее находить интересующий их контент среди огромного потока информации.

Заключение

Администраторам сайтов предстоит опубликовать на портале инструкции по работе алгоритмов. В этой документации описаны процессы и методы сбора данных, анализа пользовательских предпочтений и другие технические детали. РКН имеет право запросить любую информацию о рекомендациях, а также получить доступ к технологиям для «оценки соответствия новому законодательству».

Поделиться в соц. сетях

Рекомендуем прочитать

Восьмое собрание сообщества «Цифровые лидеры» успешно прошло 25 апреля на площадке Экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова

Восьмое собрание сообщества «Цифровые лидеры» успешно прошло 25 апреля на площадке Экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова

  • 29 апреля 2021

Цель сообщества - не улучшение профессиональных навыков (hard skills), а развитие личных способностей (soft skills) руководителей и обмен опытом среди равных участников (цифровых лидеров) из различных сфер.

Читать далее