The data preprocessing phase was pe

The data preprocessing phase was performed using a reduced log file, which was “cleaned” by removing
all useless, irregular, and missing data from the original LMS common log file. After the initial
preprocessing, a session filter was applied to the reduced log file for feature extractions. The purpose of
the filter was to aggregate all user requests within a session into a single set of variables. For example, a
session typically started when a student logged in to the LMS, and ended when the student pressed the
exit button. However, sometimes the session would be terminated when a student accidentally closed
the web browser, or a student might stay idle with the course website open yet doing nothing. In the
latter instance, the LMS would terminate the session automatically after 20 minutes of inactivity. In these
cases, the related raw data stored were removed from the database to reflect only normal learning
events of the students as per the purposes of this study. Feature extractions filtered out the following
primary variables: user identifier, session identifier, session start date and time, session end date and
time, user’s hit count, and session duration in minutes (Mor et al., 2006). Derived variables (duration and
frequency of data of each student) were extracted through calculating or accumulating primary variable
data on a daily and weekly basis. These variables were transformed into fields, assigned with proper
data attributes, and stored in the database management system. All data fields were organized with
tables and formed a rational database. Table 1 shows a partial list of primary and derived variables from
server logs.
Table 1. An Example of Primary and Derived Variables
Variable
Name Description
ID User ID
LoginFre Total frequency of LMS logins
LastLog When was the last time logged into LMS
ClassFre Total frequency of accessing course materials
A user is defined as a single
individual that accesses files from web servers through a
browser. A web log sequentially records users’ activities
according to the time each occurred. In order to study the
actual user behavior, users in the log must be distinguished.
Figure 1 is a sample Web site where nodes are pages, edges
are hyperlinks, and node “/index.php” is the entry page of this
site. The edges are bi-directional because users can easily use
the back button on the browser to return to the previous page.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลที่ประมวลผลเบื้องต้นขั้นตอนทำโดยใช้แฟ้มบันทึกที่ลดลง ซึ่งถูก "กำจัด" ออกข้อมูลทั้งหมดไร้ประโยชน์ ไม่สม่ำเสมอ และหายไปจากแฟ้มต้นฉบับ LMS ทั่วไปล็อก หลังจากเริ่มต้นประมวลผลเบื้องต้น ตัวเซสชันใช้งานลดการสกัดคุณลักษณะ วัตถุประสงค์ของตัวคือการรวมคำขอของผู้ใช้ทั้งหมดในเซสชันเป็นตัวแปรชุดเดียวกัน ตัวอย่าง การเซสชันจะเริ่มต้นเมื่อนักเรียนสู่ระบบ LMS และสิ้นสุดเมื่อนักเรียนกดออกจากปุ่ม อย่างไรก็ตาม บางครั้งรอบจะสิ้นสุดเมื่อนักเรียนตั้งใจปิดเว็บเบราว์เซอร์ หรือนักศึกษาอาจอยู่ไม่ได้ใช้งานกับเว็บไซต์หลักสูตรยัง ทำอะไรเปิด ในอินสแตนซ์หลัง LMS จะสิ้นสุดเซสชันโดยอัตโนมัติหลังจาก 20 นาทีไม่มีกิจกรรม ในเหล่านี้กรณี เก็บข้อมูลดิบที่เกี่ยวข้องออกจากฐานข้อมูลเพื่อแสดงเฉพาะปกติเรียนกิจกรรมของนักเรียนตามวัตถุประสงค์ของการศึกษานี้ สกัดคุณลักษณะที่ถูกกรองออกมาต่อไปนี้ตัวแปรหลัก: ตัวระบุผู้ใช้ รหัสรอบเวลา วันเริ่มต้นเซสชัน และเวลา วันสิ้นสุดเซสชัน และเวลา ผู้เข้าชมจำนวน และช่วงระยะเวลานาที (Mor และ al., 2006) ตัวแปรที่ได้รับมา (ระยะเวลา และความถี่ของข้อมูลของนักเรียน) ถูกแยกคำนวณ หรือหลังตัวแปรหลักข้อมูลพื้นฐานรายวัน และรายสัปดาห์ ตัวแปรเหล่านี้ถูกเปลี่ยนเป็นเขตข้อมูล กำหนดให้ มีเฉพาะแอตทริบิวต์ข้อมูล และจัดเก็บในระบบจัดการฐานข้อมูล เขตข้อมูลทั้งหมดถูกจัดโดยตาราง และรูปแบบฐานข้อมูลเชือด ตารางที่ 1 แสดงรายการบางส่วนของตัวแปรหลัก และสืบทอดมาจากบันทึกของเซิร์ฟเวอร์ตารางที่ 1 ตัวอย่างของตัวแปรหลัก และได้รับตัวแปรชื่อคำอธิบายรหัสผู้ใช้รหัสLoginFre รวมความถี่ของการเข้าสู่ระบบ LMSเมื่อ LastLog ครั้งสุดท้ายเข้าสู่ระบบที่ลงใน LMS หรือไม่ClassFre รวมความถี่ของการเข้าถึงวัสดุหลักสูตรผู้ใช้ถูกกำหนดเป็นเดียวบุคคลที่เข้าถึงแฟ้มจากเว็บเซิร์ฟเวอร์ผ่านทางการเบราว์เซอร์ บันทึกเว็บบันทึกกิจกรรมของผู้ใช้ตามลำดับตามเวลาที่เกิดขึ้นในแต่ละ เพื่อศึกษาการพฤติกรรมผู้ใช้จริง ผู้บันทึกต้องแตกต่างกันรูปที่ 1 เป็นตัวอย่างเว็บไซต์ที่โหนเป็นหน้า ขอบเชื่อมโยงหลายมิติ และโหน " / index.php " หน้ารายการนี้เว็บไซต์ ขอบมีทิศทางเนื่องจากผู้ใช้สามารถใช้ปุ่มกลับบนเบราว์เซอร์เพื่อกลับไปหน้าก่อนหน้านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนการประมวลผลเบื้องต้นข้อมูลที่ได้รับการดำเนินการโดยใช้แฟ้มบันทึกลดลงซึ่งก็คือ "การทำความสะอาด"
โดยถอดทั้งหมดที่ไร้ประโยชน์ที่ผิดปกติและข้อมูลที่หายไปจากเดิมLMS ล็อกไฟล์ที่พบบ่อย หลังจากที่เริ่มต้น
preprocessing ตัวกรองเซสชั่นถูกนำไปใช้บันทึกไฟล์ที่ลดลงสำหรับสกัดคุณลักษณะ
วัตถุประสงค์ของการกรองคือการรวมทุกคำขอของผู้ใช้ที่อยู่ในเซสชั่นเป็นชุดเดียวของตัวแปร ยกตัวอย่างเช่นเซสชั่นมักจะเริ่มต้นเมื่อนักเรียนเข้าสู่ระบบใน LMS และสิ้นสุดลงเมื่อนักเรียนกดปุ่มออก แต่บางครั้งเซสชั่นจะสิ้นสุดลงเมื่อนักเรียนไม่ตั้งใจปิดเว็บเบราเซอร์หรือนักศึกษาอาจจะอยู่ไม่ได้ใช้งานกับเว็บไซต์ที่เปิดการเรียนการสอนยังไม่ทำอะไรเลย ในตัวอย่างหลัง LMS จะยุติเซสชั่นโดยอัตโนมัติหลังจาก 20 นาทีไม่มีการใช้งาน เหล่านี้ในกรณีที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลดิบที่เก็บไว้ถูกถอดออกจากฐานข้อมูลเพื่อให้สอดคล้องกับการเรียนรู้ตามปกติเพียงแต่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นของนักเรียนตามวัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้ คุณสมบัติสกัดกรองออกไปดังต่อไปนี้ตัวแปรหลัก: ระบุผู้ใช้ระบุเซสชั่นเซสชั่นวันที่เริ่มต้นและเวลาสิ้นสุดวันที่เซสชั่นและเวลานับตีของผู้ใช้และระยะเวลาในเซสชั่ในนาที(. หมอ et al, 2006) ตัวแปรที่ได้มา (ระยะเวลาและความถี่ของข้อมูลของนักเรียนแต่ละคน) ถูกสกัดผ่านการคำนวณหรือสะสมตัวแปรหลักข้อมูลในชีวิตประจำวันและรายสัปดาห์ ตัวแปรเหล่านี้ถูกเปลี่ยนเป็นสาขาที่ได้รับมอบหมายที่เหมาะสมกับคุณลักษณะของข้อมูลและเก็บไว้ในระบบการจัดการฐานข้อมูล เขตข้อมูลทั้งหมดได้รับการจัดให้มีโต๊ะและกลายเป็นฐานข้อมูลที่มีเหตุผล ตารางที่ 1 แสดงรายการบางส่วนของตัวแปรหลักและมาจากบันทึกของเซิร์ฟเวอร์. ตารางที่ 1 ตัวอย่างของประถมศึกษาและมาตัวแปรตัวแปรชื่อคำอธิบายID ผู้ใช้ ID LoginFre ความถี่ทั้งหมดของการเข้าสู่ระบบ LMS lastlog เมื่อครั้งสุดท้ายที่เข้าสู่ระบบ LMS ClassFre ความถี่ทั้งหมด การเข้าถึงเนื้อหาหลักสูตรผู้ใช้ที่ถูกกำหนดให้เป็นหนึ่งเดียวของแต่ละบุคคลที่เข้าถึงไฟล์จากเว็บเซิร์ฟเวอร์ผ่านเบราว์เซอร์ บันทึกเว็บตามลำดับบันทึกกิจกรรมของผู้ใช้ตามแต่ละครั้งที่เกิดขึ้น เพื่อที่จะศึกษาพฤติกรรมของผู้ใช้ที่เกิดขึ้นจริงผู้ใช้ในการเข้าสู่ระบบจะต้องแตกต่าง. รูปที่ 1 คือตัวอย่างเว็บไซต์ที่มีโหนดหน้าขอบมีความเชื่อมโยงหลายมิติและโหนด"/index.php" เป็นหน้ารายการนี้เว็บไซต์ ขอบมีสองทิศทางเนื่องจากผู้ใช้สามารถใช้ปุ่มกลับบนเบราว์เซอร์เพื่อกลับไปยังหน้าก่อนหน้า