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

王锐; 李荻; 阙师鹏; 廖作鸿

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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

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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.

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来源
《江西理工大学学报》|2018年第4期|52-57|共6页
作者
王锐; 李荻; 阙师鹏; 廖作鸿;
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作者单位

江西理工大学经济管理学院,江西赣州 341000;

武汉理工大学管理学院,武汉 430070;

麦克马斯特大学德格鲁特商学院,加拿大汉密尔顿 ON L8S-4M4;

江西理工大学经济管理学院,江西赣州 341000;

江西理工大学经济管理学院,江西赣州 341000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类货币;
关键词
RFM; MOOC; 学习者忠诚度; 证据推理;
入库时间 2023-07-25 18:38:49

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