基于改进RFM模型和证据推理的MOOC学习者忠诚度度量模型研究被引量：9

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摘要 MOOC学习者忠诚度的度量是MOOC学习者分类管理的基础,而当前关于学习者忠诚度度量的研究较为欠缺。在RFM模型思想的基础之上,提出MOOC学习者忠诚度的度量指标,通过粗糙集理论中的属性重要度方法对各指标的权重进行了计算。运用证据推理方法对各指标进行了证据合成,从而度量出学习者的忠诚度,而后通过"中国大学MOOC"平台的学习者行为数据对学习者忠诚度度量方法进行了实证。

作者王锐李荻阙师鹏廖作鸿

机构地区江西理工大学经济管理学院武汉理工大学管理学院麦克马斯特大学德格鲁特商学院

出处《江西理工大学学报》 CAS 2018年第4期52-57,共6页 Journal of Jiangxi University of Science and Technology

基金江西省教育科学"十三五"规划项目(编号:17YB098)

关键词 RFM MOOC 学习者忠诚度证据推理

分类号 F82 [经济管理—财政学]

引文网络
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