В Баку состоялся турнир UFC Fight Night, на котором Дарья Железнякова из Санкт-Петербурга сражалась с английской спортсменкой Мелиссой Муллинс.
Россиянка одержала победу единогласным решением судей (29-28, 30-27, 30-27), взяв реванш за поражение от Мелиссы в 2022 году.
Дарья Железнякова ведёт в ММА 12 боёв: 10 побед и 2 поражений.
© 2025 Просто спорт
ПРАВИЛА
применения рекомендательных технологий социальной рекомендательной сети
Термины и определения
|
«Сайт» |
Совокупность программ для электронных вычислительных машин и иной информации, содержащейся в информационной системе, доступ к которой обеспечивается посредством информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» (далее — сеть «Интернет») по доменным именам и (или) по сетевым адресам, позволяющим идентифицировать сайты в сети «Интернет», расположенный по адресу mirtesen.ru |
|
«Доменное имя» |
Обозначение символами, предназначенное для адресации сайтов в сети «Интернет» в целях обеспечения доступа к информации, размещенной в сети «Интернет»; |
|
«Рекомендательные технологии» |
процессы и методы сбора, систематизации, анализа сведений, на Сайте, относящиеся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», предоставления информации на основе этих сведений, а также способы осуществления таких процессов и методов. |
|
«Пользователь сети «Интернет» в целях применения настоящих Правил |
обезличенный посетитель Сайта, находящийся на территории Российской Федерации. |
|
Если из контекста не вытекает иное, любой термин, не определенный в настоящих Правилах, имеет то значение, которое установлено для него законодательством Российской Федерации и обычаем. |
|
Содержание рекомендательных технологий:
|
Описание процессов и методов сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», предоставления информации на основе этих сведений, а также способов осуществления таких процессов и методов. |
На проекте Миртесен используется контент предоставляемый партнерскими СМИ, а также зарегистрированными пользователями социальной рекомендательной сети. Для рекомендации контента используются следующие атрибуты:
Используются два типа сбора предпочтений пользователя:
Ручная установка пользователемПользователь может непосредственно влиять на механизм рекомендации, указав свои предпочтения и исключения в настройках. Механизм рекомендации расставляет веса статьям в выдаче. Статьям, которые обладают атрибутами, указанными пользователем в его предпочтениях, повышается вес. Статьи, которые обладают атрибутами, указанными пользователем в его исключениях, понижаются в выдаче. Геопозиционирование(в разработке) При посещении проекта зарегистрированным пользователем, проект получает данные о местоположении пользователя, на основе этих данных пользователю предлагается выбрать географический регион, новости которого его интересуют. Если у пользователя такие регионы указаны, то материалам относящимся к данному региону повышается вес. Автоматический сбор предпочтенийНа основании действий пользователя собираются автоматические предпочтения пользователей — атрибуты из материалов, с которыми взаимодействует пользователь, собираются в вектора интересов. При формировании рекомендованной ленты материалов вектора интересов пользователя влияют на вес материала в персональной выдаче. |
|
Виды сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», которые используются для предоставления информации с применением рекомендательных технологий, источники получения таких сведений |
К сведениям, относящимся к предпочтениям пользователей сети «Интернет» относится:
Используются два типа сбора предпочтений пользователя:
|