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用户数量：研究 recent users 或 recent visits，了解海外用户的数量和分布，这有助于评估用户群体的整体使用习惯。
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使用频率：分析用户是否有规律地访问迅达加速器，以及是否经常使用，这可能反映用户对于加速器的依赖程度。
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使用偏好：了解用户的主要加速类型，如基于 hops和平滑连接的加速服务，这可能影响推荐策略的选择。
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服务器偏好：调查用户是否经常访问特定的服务器类型，如本地服务器、云服务器等，这可能帮助优化服务器选择。
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加速速度和稳定性：评估用户对加速速度和稳定性的要求，可能影响推荐加速类型的选择。
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安全性：了解用户是否关注安全问题，比如是否希望访问安全服务器，这可能影响推荐策略。
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问题反馈：收集用户反馈，了解加速失败、服务器不稳定等问题，并关注迅达是否能及时解决这些问题。
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其他服务偏好：调查用户是否频繁使用迅达的其他服务，如多平台支持、个性化加速、本地连接等，这可能影响推荐策略。
通过这些数据,可以为迅达提供更精准的海外访问推荐和优化建议，以满足用户的需求和痛点。
