¿Hay alguna forma de usar una dirección IP para localizar otros lugares donde se usó?
¿Te gusta usar la dirección IP para ver todo lo público que hizo en Internet, desde los comentarios a un blog, hasta el acceso a un sitio?
Las IP son más o menos públicas, así que me pregunté si hay alguna forma de saber a qué otra cosa se accedió mediante esa IP.
Sólo si:
Es probable que ninguno de los dos coopere con usted a menos que sea un oficial de la ley y tenga una orden de registro firmada por un juez.
Eso sería una grave violación de la privacidad y requeriría que todos los sitios web compartan esta información: esta IP lo hizo en mi sitio web. Entonces alguien debería agrupar toda esa información.
Pero una IP puede considerarse PII (información personal identificable) y, por lo tanto, no se permite compartir este tipo de información.
Parece como si estuvieras tratando de hacer algo sospechoso. ¿Por qué le gustaría saber qué hizo una determinada IP en internet?
Como adición a las respuestas y comentarios mencionados anteriormente.
Si se trata de un abuso, ¿qué tal un informe de abuso al ISP?
No estoy seguro de que el documento a continuación sea lo que está buscando. Pero dudo que alguien pueda usar libremente tales herramientas. Espero que ayude.
Un tipo de minería de datos también podría ser útil, hay algunos documentos en línea, quizás un poco viejos.
3.6 Conclusiones En este capítulo hemos presentado una discusión exhaustiva de la personalización web. proceso visto como una aplicación de minería de datos que, por lo tanto, debe ser compatible Durante las diversas fases de un ciclo típico de minería de datos. Hemos discutido una gran cantidad de actividades y técnicas utilizadas en las diferentes etapas de este ciclo, incluidas las Procesamiento e integración de datos de múltiples fuentes y técnicas de descubrimiento de patrones. que se aplican a estos datos. También hemos presentado una serie de recomendaciones específicas. algoritmos de dación para combinar el conocimiento descubierto con el estado actual de una La actividad del usuario en un sitio web para proporcionar contenido personalizado a un usuario. Los enfoques Hemos mostrado detalladamente cómo las técnicas de descubrimiento de patrones tales como agrupación, asociación minería de reglas, y descubrimiento secuencial de patrones, y modelos probabilísticos realizados en Los datos de colaboración de uso web se pueden aprovechar de manera efectiva como parte integrante de un Sistema de personalización web. Mientras que una investigación en personalización ha llevado a una serie de algoritmos efectivos y Las historias de éxito comercial, una serie de desafíos y preguntas abiertas aún permanecen. Una parte clave del proceso de personalización es la generación de modelos de usuario. los los modelos de usuario más utilizados son todavía bastante simplistas, y representan al usuario como un Vector de calificaciones o utilizando un conjunto de palabras clave. Incluso donde más multidimensional o La información ontológica ha estado disponible, los datos generalmente se mapean en un solo Tabla de elementos de usuario que es más adecuada para la mayoría de la minería de datos y el aprendizaje automático tecnicas Brindar las recomendaciones más útiles y efectivas, personalización. Los sistemas necesitan incorporar modelos más expresivos. Algunos de los debates sobre el La integración del conocimiento semántico y las ontologías en el proceso minero sugiere que Se han hecho algunos avances en esta dirección. Sin embargo, la mayor parte de este trabajo no tiene, hasta el momento, dio lugar a enfoques verdaderos y probados que pueden convertirse en la base de la próxima Generación de sistemas de personalización. Otro desafío importante y difícil es el modelado del contexto del usuario. En par- Los perfiles específicos que se usan hoy en día carecen de capacidad para modelar el contexto del usuario y dinámica. Los usuarios acceden a diferentes artículos por diferentes razones y bajo diferentes con- textos. El modelado del contexto y su uso dentro de la generación de recomendaciones necesita ser explorado más a fondo. Además, los intereses y necesidades de los usuarios cambian con el tiempo. Identificando estos Los cambios y la adaptación a ellos es un objetivo clave de la personalización. Sin embargo, muy poco El esfuerzo de búsqueda ha gastado la evolución de los patrones de usuario a lo largo del tiempo y su impacto. en recomendaciones. Esto se debe en parte a las compensaciones entre expresividad de la Perfiles y escalabilidad con respecto al número de usuarios activos. Es probable que las soluciones a estos importantes desafíos conduzcan a la creación de la próxima Generación de sistemas de recomendación y personalización web más efectivos y útiles. que se puede implementar en entornos web cada vez más complejos. Referencias
desde aquí o busque busque "minería de datos para el perfil de usuario ip" o tal vez "minería de uso web".