【摘 要】
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MOOC在全球掀起应用风暴的同时,也面临着巨大的挑战,学习者课程完成率低或中途选择放弃等用户流失现象尤为严重。为了分析哪些类型的学习者可能中途选择放弃、哪些类型的学习
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MOOC在全球掀起应用风暴的同时,也面临着巨大的挑战,学习者课程完成率低或中途选择放弃等用户流失现象尤为严重。为了分析哪些类型的学习者可能中途选择放弃、哪些类型的学习者能够坚持完成课程,需要对MOOC学习者进行细分与忠诚度研究。文章借鉴商业领域中的RFM（Recency＋Frequency＋Monetary,近度＋频度＋值度）客户分类思想,构建了基于RFL（Recency＋Frequency＋Length,近度＋频度＋值度）的MOOC学习者分类模型。在此基础上,文章以＂怪诞行为学＂课程为例,对学习者进行了
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