我们可以在没有 Cookie 或本地存储的情况下识别用户吗？

无需 Cookie 或本地存储的用户识别

简介

本文探讨了在不使用 cookie 或本地存储的情况下检测同一用户，考虑以下因素限制：

• Cookie 可以删除。
• IP 地址可以更改。
• 浏览器可以更改。
• 浏览器缓存可能会被更改。已删除。

挑战

在没有标识符的情况下唯一识别用户涉及匹配来自用户设备的随机数据。然而，这些数据可能不可靠并且可能会发生变化。

数据收集方法

要创建用于用户识别的数据配置文件，请考虑以下元素：

• IP 地址（真实和代理）
• HTTP、会话和第三方cookies
• Flash cookies
• 网络错误（PDF、Flash、Java）
• 浏览器（点击跟踪、指纹识别）
• HTML5 和 JavaScript（本地存储、地理位置等）

数据分析与识别

• 模糊逻辑/神经网络：训练系统根据数据组合识别用户。
• 概率分析： 计算特定数据配置文件属于已知的概率用户。
• 评分算法：数据精确匹配奖励积分，不匹配扣分。

概念证明

基于感知器的RNA模型可用于根据数据对用户进行分类和识别配置文件。

其他注意事项

• 存储有关每个用户的所有可能的信息（IP、cookie 等）。
• 使用重要性权重解决数据点之间的冲突。
• 从收集的数据中生成 RNA 值和标签数据。
• 训练感知器根据已知用户的模式对未知用户进行分类。

示例输出

代码实现可以生成输出指示未知用户的可能匹配，按分数排名

结论

在没有 cookie 或本地存储的情况下识别用户需要采用涉及数据收集、分析和概率方法的综合方法。人工神经网络和评分算法为这项具有挑战性的任务提供了有前途的解决方案。

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