将匿名用户与先前的行为向量进行匹配，涉及到将当前用户活动与历史数据关联起来，而无需依赖用户名或 cookies 等持久标识符。 这通常通过分析用户行为模式、将这些模式转换为数字向量，并使用相似度指标来查找匹配项来完成。 该过程需要三个主要步骤：跟踪行为、创建可比较的向量以及实施可大规模运行的匹配算法。
首先，通过会话数据、设备指纹或网络特征来跟踪匿名用户行为。 例如，用户可能会浏览电子商务网站、与特定产品类别互动以及在某些页面上花费时间。 这些操作被记录为事件并转换为行为向量 - 其活动的数字表示。 诸如点击率、操作之间的时间间隔或首选内容类型之类的特征被编码到向量中。 如果用户稍后返回，即使是匿名返回，也会使用相同的方法生成其新的行为向量。 诸如时序数据库或键值存储（例如，Redis）之类的存储系统会临时保存这些向量，通常按会话时间戳或派生的指纹编制索引。
接下来，匹配依赖于使用相似度度量来比较向量。 诸如余弦相似度、欧几里德距离或机器学习模型（例如，Siamese 网络）之类的技术可量化新向量与存储向量的匹配程度。 为了提高效率，使用诸如 FAISS 或 HNSW 之类的近似最近邻 (ANN) 算法来快速搜索大型数据集。 例如，如果用户的当前会话包括浏览鞋子并将商品添加到购物车，则系统可能会将此向量与过去用户查看鞋子并在以后进行购买的向量进行比较。 设置阈值以确定匹配项 - 例如，高于 0.8 的余弦相似度得分 - 同时平衡精度和召回率以避免误报。
最后，实际应用需要处理噪声和可扩展性。 例如，新闻网站可能会根据阅读习惯对匿名用户进行聚类：一个聚类可能代表以短时间阅读科技文章的用户，而另一个聚类则偏爱长篇政治内容。 当新的匿名会话开始时，系统会检查该行为最适合哪个聚类，从而实现个性化推荐。 通过将行为数据与辅助信号（例如，屏幕分辨率、时区）结合使用，可以缓解共享设备或 VPN 使用等边缘情况。 这种方法确保了匿名性，同时仍能实现用户体验的连续性，例如维护临时购物车或定制内容而不存储个人身份信息。