我們可以在沒有 Cookie 或本地儲存的情況下識別使用者嗎？

無Cookie 或本地儲存的使用者識別

簡介

本文探討了在不>本文使用Cookie或在本地儲存的情況下偵測相同用戶，考慮以下限制：

• Cookie 可以刪除。
• IP 位址可以更改。
• 瀏覽器可以更改.
• 瀏覽器快取可能會被刪除。

挑戰

在沒有識別符的情況下唯一識別用戶涉及匹配來自用戶設備的隨機資料。然而，這些數據可能不可靠且可能會發生變化。

資料收集方法

要建立用於使用者識別的資料配置文件，請考慮以下元素：

• IP 位址（真實和代理）
• HTTP、會話和第三方cookie
• Flash cookie
• Web bug（PDF、Flash、 Java)
• 瀏覽器（點擊追蹤、指紋辨識）
• HTML5 和JavaScript（本機儲存、地理位置等）

資料分析與辨識

• 模糊邏輯/神經網路：訓練系統根據資料組合識別使用者。
• 機率分析：計算屬於已知使用者的特定資料設定檔的機率。
• 評分演算法：資料完全匹配則獎勵積分，不符則扣分。

概念驗證

基於感知器的 RNA 模型可用於根據資料配置檔案對使用者進行分類和識別。

其他注意事項

• 儲存每個使用者的所有可能資訊（IP、cookie 等）。
• 使用重要性權重解決資料點之間的衝突。
• 產生 RNA 值和標籤來自收集的資料。
• 訓練感知器根據已知使用者的模式對未知使用者進行分類。

範例輸出

程式碼實作可以產生指示未知用戶可能匹配的輸出，並按分數和差異進行排名。

結論

在沒有 cookie 或本地儲存的情況下識別使用者需要採用涉及資料收集的綜合方法、分析和機率方法。人工神經網路和評分演算法為這項具有挑戰性的任務提供了有前途的解決方案。

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