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

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.

关键词：RFM、MOOC、学习者忠诚度、证据推理

所属期刊栏目：39

分类号：F82(货币)

资助基金：江西省教育科学"十三五"规划项目17YB098

在线出版日期：2018-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：52-57