簡介：
偵測沒有Cookie 或本地儲存的使用者是一體項複雜的任務由於這些標識符的短暫性。然而，可以採用多種技術和策略來應對這項挑戰。
資料設定檔產生：
第一步是收集全面的資料設定檔每個使用者。此設定檔應包含下列資料點的組合：
機率或基於人工智慧的偵測：
一旦建立了詳細的資料設定文件，就可以使用各種技術可以應用於機率或使用人工智慧來識別使用者：1.機率評分：
設定檔中的每個資料點都分配有權力和重要性分數。當遇到新用戶時，他們的數據點將與已知用戶的個人資料進行比較。根據匹配點的數量和權重計算分數。得分最高的用戶被認為是最有可能的匹配。2.人工神經網路 (ANN)：
ANN 是一種機器學習模型，可以使用已知使用者設定檔的資料集進行訓練。經過訓練後，人工神經網路可以根據新用戶的資料資料進行分類，並產生可能匹配的清單。3.模糊邏輯：
模糊邏輯處理不確定與不精確的資訊。它可用於組合多個資料點及其相關權重來確定匹配的機率。4.貝葉斯推理：
貝葉斯推理是一種將先驗知識與新數據結合以更新機率的統計技術。它可用於估計新用戶是已知用戶或新用戶的可能性。限制與注意事項：
結論：
沒有cookie 或本地儲存的使用者識別是一項具有挑戰性的任務，需要全面的資料設定檔和先進的偵測技術。透過結合機率、人工智慧和模糊邏輯方法，可以開發具有不同準確度的機率匹配。然而，必須仔細考慮和解決隱私問題和使用者資料的動態性質，才能合乎道德且有效地實施此類解決方案。
以上是我們如何在不依賴 cookie 或本地儲存的情況下識別使用者？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
