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

Выпускники Президентской программы приняли участие в новогодней благотворительной акции

Выпускники Президентской программы приняли участие в новогодней благотворительной акции

  • 29 декабря 2011

Новый год – время, когда сбываются мечты. Выпускники Президентской программы помогли сбыться некоторым из них: благодаря организованной в рамках II ежегодного съезда выпускников Президентской программы благотворительной акции воспитанники социально-реабилитационного приюта г.Кашин получили новогодние подарки.

Читать далее