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.

Правила применения рекомендательных технологий

1. Общие условия использования рекомендательных технологий

Правила действуют для сайта https://food.ru/ и мобильного приложения «Food.ru: пошаговые фоторецепты» на базе iOS и Android (далее — «Ресурс»).

Правила применения рекомендательных технологий на Ресурсе (далее — «Правила») устанавливают условия и правила применения рекомендательных технологий на Ресурсе, в том числе описывают:

процессы и методы сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей Ресурса, предоставления информации на основе этих сведений, а также способов осуществления таких процессов и методов;
виды данных, которые используются для работы рекомендательной системы Ресурса, которые используются для предоставления информации с применением рекомендательных технологий, источники получения таких сведений.

2. Описание процессов и методов сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей

2.1. Данные собираются на основе системы с открытым исходным кодом Airflow, написанной на языке программирования Python;

2.2. В рамках работы процесса в этой системе планировщик первоначально запрашивает данные из озера данных, сохраняет их выгрузку в локальную копию, а затем запускает над ними серию последовательных задач на внутреннем кластере Kubernetes, непосредственно реализующих процесс построения рекомендаций;

2.3. На основе текстового описания рецептов первоначально строится векторное представление каждого из рецептов, далее для каждого пользователя анализируются все рецепты, приведшие к положительному взаимодействию, и подбираются наиболее похожие;

2.4. Построенные таким образом рекомендации далее отправляются во внутреннюю базу данных Postgres команды машинного обучения и оттуда передаются на Ресурс и отображаются в виде подборки рекомендованных рецептов.

3. Виды данных, относящихся к предпочтениям пользователей Ресурса и их источники

3.1. Источником данных являются полученная от пользователя информация на Ресурсе.

3.2. Рекомендательная система собирает следующие сведения:

идентификатор пользователя;
URL просмотренной страницы, дата и время просмотра, тип просмотренной страницы.

4. Заключительные положения

4.1. Оставаясь на Ресурсе, пользователь подтверждает, что ознакомлен и согласен с Правилами.