是的，系统可以通过利用持久标识符、行为分析和模式识别来检测重复进入模式或返回用户。核心思想是随着时间的推移，跟踪区分不同用户的独特属性或行为。这通常通过技术标记来实现，例如 cookies、设备指纹、账户登录，或行为特征，如导航路径或交互时间。例如，返回网站的用户可以通过存储的 cookie 被识别，而应用程序可以通过设备 ID 或账户认证来识别重复出现的移动用户。
为了实现这一点，开发者通常依赖客户端存储（如 cookies 或 localStorage）来保留唯一的会话或用户标识符。例如，一个 Web 应用程序可能会为首次访问者生成一个 UUID 并将其存储在 cookie 中。随后的访问会触发对此 UUID 的检查，表明这是一个返回用户。类似地，移动应用程序可以使用特定于设备的标识符（例如 Android Advertising ID 或 iOS Identifier for Advertisers）来跟踪重复进入。行为模式，例如频繁的访问时间、特定的功能使用或导航流程，可以作为这些标识符的补充。例如，一个用户即使设备 ID 发生变化，如果他始终在早上 9 点登录并导航到某个仪表板，也可能被标记为返回用户。
挑战包括处理隐私法规（例如 GDPR）、避免误报以及适应匿名用户。例如，cookies 可以被清除，设备 ID 可以被重置，这使得纯粹基于标识符的方法不可靠。为了解决这个问题，开发者可能会结合多种信号，例如 IP 地理位置、浏览器设置，或者基于历史交互数据训练的机器学习模型。一个实际的例子：一个欺诈检测系统可能会将某个用户标记为返回的被禁账户，如果其行为（打字速度、导航路径）与先前标记的配置文件匹配，即使其 IP 或设备 ID 发生变化。在设计此类系统时，平衡准确性、隐私和性能仍然是关键。