I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 7 ,   p p .   2 2 2 3 ~ 2 2 3 1   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v7 i 4 . p p 2 2 2 3 - 2231          2223       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Fu zz y  Asso cia tio n Rule  Mining  b a sed M o del t o   Pre dict  Studen ts’  Perf o r m a nce       Su s h il K u m a r  Ver m a 1 ,   R. S.  T ha k ur 2 ,   S ha iles h J a lo re e 3   1 De p a rtme n t  o f   Co m p u ter A p p li c a ti o n s,   S A T I  V id ish a ,   I n d ia   2 De p a rtme n t  o f   Co m p u ter A p p li c a ti o n s ,  M A NIT   Bh o p a l ,   In d ia   3 De p tt . o f   A p p li e d   M a t h s an d   Co m p u ter S c ien c e ,   S AT I  V id is h a   ( M P ) ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   1 6 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   J u n   3 0 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   J u l 1 4 ,   2 0 1 7       T h e   m a jo r  in ten ti o n   o f   h ig h e r  e d u c a ti o n   in sti tu ti o n s  is  to   su p p ly   q u a li ty   e d u c a ti o n   t o   it s  stu d e n ts.   On e   a p p ro a c h   to   g e t  m a x i m u m   le v e l  o f  q u a li ty   in   h ig h e r  e d u c a ti o n   sy ste m   is  b y   d isc o v e rin g   k n o w led g e   f o r   p re d icti o n   re g a rd in g   th e   in ter n a l  a ss e ss m e n t  a n d   e n d   se m e ste r  e x a m in a ti o n .   T h e   p ro jec ted   w o rk   in ten d s  to   a p p r o a c h   th is  o b jec ti v e   b y   ta k in g   th e   a d v a n tag e   o f  f u z z y   in f e r e n c e   tec h n iq u e   to   c las sify   stu d e n t  sc o re s  d a ta  a c c o rd in g   to   th e   lev e l  o f   th e ir  p e rf o rm a n c e .   In   th i s  p a p e r,   st u d e n t’s  p e rf o rm a n c e   is  e v a lu a ted   u sin g   f u z z y   a ss o c iatio n   ru le  m in in g   th a t  d e sc rib e s  P re d ictio n   o f   p e rf o r m a n c e   o f   th e   stu d e n ts  a t  th e   e n d   o f   th e   se m e ste r,   o n   th e   b a sis  o f   p re v io u s  d a tab a se   li k e   A tt e n d a n c e ,   M id se m   M a rk s,  P re v io u s  se m e ste r  m a rk s  a n d   P re v io u s  A c a d e m ic  R e c o rd s  w e re   c o ll e c te d   f ro m   th e   stu d e n t’s  p re v io u s  d a tab a se ,   to   id e n ti f y   th o se   stu d e n ts  w h ich   n e e d e d   in d iv i d u a l  a tt e n ti o n   t o   d e c re a se   fa il   ra ti o n   a n d   tak in g   su i tab le ac ti o n   f o r  t h e   n e x t  se m e ste r  e x a m in a ti o n .     K ey w o r d :   A p r io r i - li k e  al g o r ith m   C las s i f icatio n     E d u ca tio n   d ata  m i n i n g     Fu zz y   ass o ciatio n   m in i n g     Kn o w led g e  d is co v er in g     Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd in g   A uth o r :   Su s h il K u m ar   Ver m a ,    Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   A p p licatio n s ,   Sa m r at  Ash o k   T ec h n o lo g ical  I in s t itu te  Vid is h a  ( M. P . ) ,   I n d ia .   E m ail:  S h aile s h _ j alo r ee @ r ed if f m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N    T r a d itio n al  s tatis tical  tec h n iq u es  a n d   d ata  b ase  m an a g e m e n t  to o ls   ar e  a p p licatio n   o r ien t ed   an d   ar e   n o t  s u i tab le  f o r   an al y s i s   o f   lar g e  a m o u n t  o f   d ata,   b ec au s e  in   th e  w o r ld   a  h u g e  q u a n tit y   o f   d ata  ar e  c o llected   an d   s to r ed   d ail y .   St u d y   o f   s u c h   d ata  is   an   i m p o r tan t   n ee d .   T h is   n ee d   ca n   b e  f u l f ill  b y   t h e  u s e  o f   d ata  m in in g   [ 1 ] .   Dat a  m i n i n g   h a s   b ec o m e  th e  ar ea   o f   g r o w i n g   s i g n i f ican ce   b ec au s e  it  h e lp s   i n   a n al y z in g   d ata  an d   s u m m ar izin g   it  i n   to   u s ef u l  i n f o r m atio n .   T h e  n o tio n   o f   d ata  m in i n g   is   th e  tec h n iq u e  o f   ex tr ac tin g   p r ev io u s l y   u n k n o w n   i n f o r m atio n   w it h   t h e  w id es t  r elev a n ce   f r o m   d ata b ase,   in   o r d er   to   u s e  it  i n   t h e  d ec is io n   m ak i n g   p r o ce s s   [ 2 ] .   Data   m i n in g   is   t h e   p r o ce s s   o f   ex tr ac tin g   p r ev io u s l y   u n k n o w n ,   v al id ,   p o ten tiall y   u s e f u l a n d   h id d en   p atter n s   f r o m   lar g e  d ataset s   [ 3 ] .   Data   m in i n g   i s   a   n e w   co n ce p t   in   ed u ca tio n   d o m ai n .   T h is   co n ce p t  ca n   b e  h elp f u l  a s   a  w o r k   o f   b r id g e   b et w ee n   t h is   lack s   o f   k n o w l ed g e.   Data   m i n in g   i s   u s ed   t o   ap p ly   t w o   d if f er en t   p r o ce s s es  o f   k n o w led g e   d is co v er y   an d   p r ed ictio n .   Kn o w led g e  d is co v er y   p r o v id es  i n f o r m atio n   w h ic h   h a s   a  r ea d ab le  f o r m   an d   th e   co n ce p t  o f   p r ed ictio n   g i v es  t h e  p r ed ictio n   o f   f u tu r e  e v en t s   [ 4 ] .   Data   m i n i n g   p r o v id es  m a n y   tec h n iq u e s   th a t  ca n   b e  u s ed   to   s t u d y   t h e  p er f o r m an ce   o f   s t u d en ts .   T h er e  ar e  in cr ea s i n g   r esear ch   i n ter es ts   i n   ed u ca tio n .   T h is   i s   a  n e w   f ield ,   ca lled   “ ed u ca ti o n al  d ata  m i n in g ”,   in v o l v es   w i t h   d ev elo p in g   tec h n iq u es   th at  d is co v er   n e w   in f o r m atio n   f r o m   t h e  d ata  o r ig in a tin g   f r o m   ed u ca tio n a l  en v ir o n m e n t s   [ 5 ] .   Data   m in i n g   tech n iq u es  ar e   an al y s is   to o l t h at  ca n   b e  u s ed   to   ex tr ac t  m ea n in g f u l k n o w led g e  f r o m   lar g e  d ata  s ets.    B en ef it s   o f   E d u ca tio n al  Dat a  m i n in g   ar e  f o llo w i n g   [ 1 - 6] .   a.   I m p r o v in g   th e  s t u d en t ’ s   p er f o r m an ce   b ased   o n   e x tr ac ti n g   k n o w led g e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 ,  A u g u s t  2 0 1 7   :    2 2 2 3   –   2 2 3 1   2224   b.   An al y ze d   s tu d e n t a ca d e m ic  d a ta  an d   en h a n ce   t h e  q u alit y   o f   e d u ca tio n al  s y s te m .   c.   I m p r o v in g   s t u d en t ’ s   lear n i n g   p r o ce s s .   d.   I m p r o v e  r esear ch   ca p ab ilit y   i n   th e  ed u ca tio n a l f ield .   e.   T im e  s a v i n g   d u r i n g   k n o w led g e  ex tr ac tio n   f o r   ed u ca tio n al  f ie ld .   f.   Mo r e  ef f ec ti v e  s h ar in g   o f   i n f o r m atio n   i n   ed u ca tio n al  ar ea .   g.   Select  s t u d en t  g r o u p s   w it h   s i m ilar   ch ar ac ter is tics   a n d   r ea ctio n s   to   lear n i n g   s tr ate g ies.   h.   L ac k   o f   d ee p   an d   en o u g h   k n o w led g e  i n   ed u ca tio n al  s y s te m   m a y   p r ev e n t  s y s te m   m a n a g e m e n t  to   ac h iev e  q u alit y   o b j ec tiv es,  Da ta  m i n i n g   d o   t h e  w o r k   o f   b r id g e  f o r   t h is   k n o w led g e  g ap s   i n   ed u ca tio n   s y s te m .     i.   Data   m i n in g   tec h n iq u es  ca n   b e  u tili ze d   ef f ec tiv e l y   i n   s ele ctin g   co u r s e,   m a n ag in g   an d   i m p r o v in g  s tu d e n ts ’   atte n d an ce ,   p r o v id in g   th e  k n o w led g e  f o r   s u p p le m e n tar y   cla s s es  w h er e  n ec e s s ar y .   j.   Data   m in in g   is   u s ef u l   f o r   a n al y zi n g   s t u d en ts ’   d ata  f o r   p r ed ictin g   t h eir   lear n i n g   b eh a v io r   an d   to   w ar n s t u d en t s   at  r is k   b ef o r e  th e ir   f in al  e x a m s .   T h e  p r esen t  w o r k   i n te n d s   to   ap p r o ac h   th is   o b j ec tiv e   b y   ta k in g   t h e  ad v a n tag e  o f   f u zz y   in f er en ce   tech n iq u e  i n   o r d er   to   class if y   s tu d e n t  s co r es  d ata  ac co r d in g   to   th e  lev el  o f   t h eir   p er f o r m a n ce .   I n   th is   p ap er ,  s tu d e n t’ s   p er f o r m a n ce   is   ev al u ated   u s i n g   f u zz y   a s s o ciatio n   r u le  m i n in g .   Fo r   f u zz y   as s o ciatio n   m i n i n g   w e   u s ed   m o d i f ied   A p r io r i  lik e  m eth o d   w h ic h   is   s i m p l y   b ased   o n   m atr i x   an d   v ec to r   m u ltip li ca tio n   ap p r o ac h   an d   en s u r es  t h at  all   p atter n s   ca n   be   d is co v er ed   in   a  f ast  m a n n er .   T h is   p ap er   is   o r g an ized   as   f o llo w s .   Sec tio n   2   ex p lain s   r elate d   w o r k   i n   ed u c atio n   eith   t h e  h e lp   o f   d ata  m i n in g .   Sectio n   3   ex p lain s   r u le s   g en er ated   b y   f u zz y   ass o ciatio n   m i n i n g .   Sectio n   4   ex p lain s   p er f o r m an ce   p ar a m eter s .   Sectio n   5   s h o w s   r es u lt s   an d   s ec tio n   6   i s   co n clu s io n .         2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W     T h is   s ec tio n   p r esen t s   v ar io u s   ex is t in g   w o r k s   i n   t h e  ar ea   o f   e d u ca tio n al  d ata  m i n i n g .   Mo s t  o f   ex i s ti n g   w o r k s   is   b a s ed   o n   m ac h i n e  le ar n in g   a n d   m i n i n g   tech n iq u es .   I n  2 0 0 0   H a n  a nd   K a m ber   [ 6 ]   d escr ib es  d ata  m i n in g   s o f t w ar e  th a t  allo w s   th e  u s er s   to   an al y ze   d ata  f r o m   d if f er en t  d i m e n s io n s ,   ca teg o r iz e  it  an d   s u m m ar ize   th e  r elatio n s h ip   w h ich   ar e  id en ti f ied   d u r in g   th e  m i n in g   p r o ce s s .   T h e y   ex p lai n ed   class i f ic atio n   tech n iq u e  f o r   p r ed ict  th e  r elate d   s u b j ec t  in   a  co u r s e  cu r r icu lu m .   T h is   in f o r m at io n   ca n   b e  u s ed   to   im p r o v e  th e  s y l lab u s   o f   an y   co u r s e  i n   th eir   ed u ca tio n al  i n s tit u te.   I n  2 0 1 1   P a nd ey   et . a l.  [ 7 ]   ex p lain ed   th eir   s tu d y   b ased   o n   t h e   p er f o r m a n ce   o f   6 0   s t u d en t s .   T h e y   u s ed   B a y es c lass if ica tio n   o n   b elo n g s   to   ca te g o r y ,   la n g u a g e  a n d   b ac k g r o u n d   d etails  s u c h   as  q u ali f icatio n .   T h e y   w er e  f o u n d   t h a t  w h et h er   n e w   s t u d en t s   w ill  p er f o r m   o r   n o t.  I n  2 0 1 2   Azha r   Ra uf  et . a l.   [ 8 ]   s u g g es ted   a  m eth o d   k n o w n   as   k -   m ea n s   clu s ter in g   al g o r ith m   f o r   s tu d e n ts ’   d ata,   it   ca lc u late s   in itial   ce n tr o id s   i n s tead   o f   r a n d o m   s elec tio n ,   d u e  to   w h ich   th e   n u m b er   o f   iter atio n s   i s   r ed u ce d   an d   elap s ed   ti m e  is   i m p r o v ed   f o r   f in d   th e   s tu d en t s ’   cl u s ter .   I n  2 0 0 5   K ha n   [ 9 ]   d escr ib ed   a   p er f o r m an ce   s tu d y   o n   4 0 0   s tu d e n ts   s elec ted   f r o m   th e  s en io r   s ec o n d ar y   s c h o o l  o f   Alig ar h   M u s li m   U n iv er s it y ,   Alig ar h ,   I n d ia.   T h eir   o b j ec tiv e  w as  to   es tab lis h   t h e   p r ed ictiv e  v alu e  o f   d if f e r en t  m ea s u r e s   o f   co g n it io n ,   in d iv id u alit y   a n d   d em o g r ap h ic  v ar iab les  f o r   s u cc ess   at  h ig h er   s ec o n d ar y   le v el  in   s c ien ce   s tr ea m .   T h is   w a s   b ased   o n   clu s ter   s a m p li n g   tech n iq u e  i n   w h ic h   t h e  all  p o p u latio n   o f   i n ter es t  was d iv id ed   in to   h o m o g e n o u s   g r o u p s   an d   a  r an d o m   s a m p le  o f   t h ese   g r o u p s   w as   s elec ted   f o r   f u r th er   a n al y s i s .   T h ey   f o u n d   t h at   g ir l s   w it h   h i g h   s o cio - ec o n o m ic   s tatu s   h ad   r elati v el y   h i g h er   a ca d em ic  ac h ie v e m en t  i n   s cie n ce   s tr ea m   a n d   b o y s   w it h   lo w   s o cio - ec o n o m ic   s tatu s   h ad   r elati v el y   h i g h er   ac ad em ic  ac h ie v e m en t  in   g en e r al  s tr ea m .   I n  2 0 0 7   G a lit  et . a l.   [ 1 0 ]   g av e  a  ca s e   s tu d y   t h at  u s e  s t u d en t s   d ata  to   an al y ze   th eir   lear n i n g   b eh av io r   to   p r e d ict  th e  r esu lts   an d   to   w ar n   s tu d e n ts   at   r is k   b ef o r e  th eir   f i n al  ex a m s .       3.   RE S E ARCH   M E T H O D     T h e  f u zz y   as s o ciatio n   r u le  m i n in g   i s   d iv id ed   in to   t h r ee   s tep s .   Fu zz y   s et s   ar e  g e n er ated   f ir s t ,   f o llo w ed   b y   d is co v er in g   f u zz y   f r eq u e n t  I te m s ets  f o r m   t h e  n e w l y   co n s tr u cted   d atab ase   [ 1 1 - 13] .   Fin all y ,   f u zz y   ass o ciatio n   r u le s   ar e  g e n er ate d   an d   ev al u ated .   Fi g u r e  1   s h o w s   t h e  s c h e m atic  v ie w   o f   f r eq u en t   clo s ed   ite m s e t   d is co v er y .       D e f i n i n g   t h e   f u z z y   s e t D a t a   T r a n s f o r m a t i o n   i n   F u z z y   D o m a i n F u z z y   N o r m a l i z a t i o n F r e q u e n t   I t e m s e t   M i n i n g K n o w l e d g e   D i s c o v e r y A n a l y s i s   o f   R e s u l t     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F u z z y  A s s o cia tio n   R u le  Min in g   b a s ed   Mo d el  t o   P r ed ict  S tu d en ts ’   P erfo r ma n ce   ( S u s h il K u ma r   V erma )   2225   Fig u r e  1 .   Sch e m atic  v ie w   o f   f r eq u en t c lo s ed   ite m s et  d i s co v er y   3 . 1 .   Co ns t ruct ing   F uzzy   Set s   Du r in g   th e  m i n in g   attr ib u te s   w er e  co n s id er ed   as  lin g u i s tic  v ar iab les  w h ich   i n clu d e   P r ev io u s   A ca d e m ic  R ec o r d   ( P A R ) ,   P r ev io u s   Se m es ter   Ma r k s   ( P SM) ,   Mid s e m   Ma r k s ( M SM) , Atten d an ce ( A T T )   an d   E n d   Se m ester   Ma r k s ( E SM) .   E SM  is   th e  o u tp u t   li n g u i s t ic  v ar iab le  a n d   o th er s   s er v e   as  i n p u t  l in g u is tic   v ar iab les.  Fo r   ea c h   li n g u is tic   v ar iab le  f u zz y   s et   w a s   d ef in e d .   T h is   co m p r is es   o f   lin g u is ti c  v al u es.  I n   o r d er   to   n o r m alize   t h e  d ata  v al u e,   f u zz y   m e m b er s h ip   ex p r ess io n s   ar e   d ef in ed   f o r   ea ch   li n g u is tic   v al u e.   Fo r   P A R   s co r e  v a lu e   ( let  J )   f u zz y   m e m b er s h ip   e x p r ess io n s   u s in g   tr ia n g u lar   m e m b er s h ip   f u n c tio n   ( tr i m f )   w il l b e  as:                 1 6 0 60 ( ) 5 5 & 6 0 6 0 5 5 0 5 0 J J J J J firs t J                               65 6 0 & 6 5 6 5 6 0 1 4 5 & 6 0 () se c 40 4 0 & 4 5 4 5 4 0 0 J JJ JJ J ond J JJ o the rwi se                       50 4 5 & 5 0 5 0 4 5 1 3 3 & 4 5 () 35 2 8 & 3 3 3 5 3 0 0 J JJ JJ J third J JJ o the rwi se                                                0 3 8 38 ( ) 3 3 & 3 8 3 8 3 3 1 3 3 J J J J J fa il J                                                   Fo r   P SM   s co r e  v alu e  ( let  K)   f u zz y   m e m b er s h ip   e x p r ess io n s   u s i n g   tr ian g u lar   m e m b er s h ip   f u n ct io n   ( tr i m f )   w il l b e  as:                                      1 6 5 65 ( ) 6 0 & 6 5 6 5 6 0 0 K K K K K firs t o th e rw ise                               70 6 5 & 7 0 7 0 6 5 1 5 5 & 6 5 () se c 50 5 0 & 5 5 5 5 5 0 0 K KK KK K ond K KK o the rwi se                           60 5 5 & 6 0 6 0 5 5 1 4 0 & 5 5 () 35 3 5 & 4 0 4 0 3 5 0 K KK KK K third K KK o the rwi se                                                                    0 4 5 40 ( ) 4 0 & 4 5 4 5 4 0 1 4 0 K K K K K fa il K     Fo r   A T T   s co r e  v alu e  ( let  L )   f u zz y   m e m b er s h ip   ex p r ess io n s   u s in g   tr ian g u lar   m e m b er s h ip   f u n ctio n   ( tr i m f )   w il l b e  as:                     1 8 0 80 ( ) 7 5 & 8 0 8 0 7 5 0 L L L L L good o h te rw ise                                                                           85 8 0 & 8 5 8 5 8 0 1 6 0 & 8 0 () 50 5 5 & 6 0 6 0 5 0 0 L LL LL L a v e ra g e L LL o the rwi se                   0 6 5 60 ( ) 6 0 & 6 5 6 5 6 0 1 6 0 L L L L L poor L   Fo r   MSM   s co r e  v alu e  ( let  M)   f u zz y   m e m b er s h ip   ex p r es s io n s   u s in g   tr ian g u lar   m e m b er s h ip   f u n ctio n   ( tr i m f )   w il l b e  as:   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 ,  A u g u s t  2 0 1 7   :    2 2 2 3   –   2 2 3 1   2226   1 1 6 16 ( ) 1 4 & 1 6 1 6 1 4 0 1 4 M M M M M good M                                    18 1 6 & 1 8 1 8 1 6 1 1 0 & 1 6 () 8 8 & 1 0 1 0 8 0 M MM MM M a v e ra g e M MM o the rwi se                            0 1 2 10 ( ) 1 0 & 1 2 1 2 1 0 1 1 0 M M M M M poor M     Fo r   E SM  s co r e  v alu e  ( let  N)   f u zz y   m e m b er s h ip   e x p r ess io n s   u s i n g   tr ian g u lar   m e m b er s h ip   f u n ct io n   ( tr i m f )   w il l b e  as:                     1 6 5 65 ( ) 6 0 & 6 5 6 5 6 0 0 N N N N N firs t o th e rw ise                                                     70 6 5 & 7 0 7 0 6 5 1 5 5 & 6 5 () se c 50 5 0 & 5 5 5 5 5 0 0 N NN NN N ond N NN o the rwi se                        60 5 5 & 6 0 6 0 5 5 1 4 0 & 5 5 () 35 3 5 & 4 0 4 0 3 5 0 N NN NN N third N NN o the rwi se                                        0 4 5 40 ( ) 4 0 & 4 5 4 5 4 0 1 4 0 N N N N N fa il N   T h e  d ec is io n   o n   t h e  r ig h t  f u zz y   s et s   is   cr u cial  f o r   t h e  s u cc es s   o f   a  d ata  m i n i n g   p r o j ec t,  th e r ef o r e  th is   ea s y   m et h o d   is   n o t  ac cu r ate  e n o u g h   a n d   s ets  s h o u ld   b e  r esear ch ed   m o r e  ca r ef u ll y .   Ho w ev er ,   it  w ill  g i v e  u s er s   a  q u ick   s tar t  f o r   ex p er i m e n ti n g   w ith   t h e  id ea   o f   f u zz y   ass o ciatio n   r u les.  Fo r   u s e  i n   a  r ea l  p r o j ec t,   f u zz y   s ets   w il l h a v e  to   b e  d ef in ed   a  p r io r i o r   a  m o r e  s o p h is tica ted   alg o r ith m   h a s   to   b e  u s ed   f o r   f i n d in g   th e m .     3 . 2 .   Co ns t ruct ing   a   Da t a s et   f o r  M ini ng   Af ter   h a v i n g   d ef i n ed   th e  f u zz y   s ets,  a  n e w   d ata  s et  en ab li n g   th e  m in i n g   o f   f u zz y   a s s o cia tio n   r u les   h as to   b e  co n s tr u cted   o u t o f   t h e  o r ig in al   d ata.   T h is   p r o ce s s   i s   r ath er   s i m p le  a n d   i n tu iti v e,   s i n ce   t h e  v alu e s   o n l y   n ee d   to   b e  f itted   i n to   t h e  s e ts .   Fo r   ev er y   f u zz y   s et   t h at  w e  h a v e  p r ev io u s l y   d e f in ed ,   t h er e  i s   o n e  co lu m n   i n   t h e   n e w   d atab ase  co n tai n in g   t h e  g r ad e  o f   m e m b er s h ip   o f   t h e  s i n g le  i te m s   to   th e  s p ec i f ic  s et.   Fig u r e  2   v is u alize s   th e  p r o ce s s   o f   g et tin g   t h e  m e m b er s h ip   v alu e s   o f   a  d ata  p o in t to   d if f er en t f u zz y   s ets.   As a n   e x a m p le,   w e  w ill   lo o k   a t a   s a m p le  ed u ca tio n al   d atab ase  r ep r esen ti n g   o n e    o f   t h e  co l u m n   o f   th e   o r ig in al  d atab ase  i.e .   MSM :  t ={ 1 7 , 1 8 , 1 4 , 1 7 , 1 9 , 1 5 , 1 5 1 2 , 8 , 1 4 }  th r ee   f u zz y   s et s   h a v e  b ee n   d ef in ed   p r ev io u s l y   ar e:  g o o d ={ 1 6 , 2 0 }  ,   av er ag e= {1 0 , 1 5 }  an d   p o o r ={ 0 , 9 }.   T h e   r o w   w ill  b e  s u b d iv id ed   i n to   f o u r   s u b   co lo u m n ,   o n e  f o r   ea ch   f u zz y   s et.   T h e  n e w   tab le  w i ll  o n l y   co n tai n   t h e  m e m b er s h ip   v alu e s   t o   t h e s e  f u zz y   s et s   ( s ee     T ab le  1 ).         Fig u r e  2 .   Me m b er s h ip   o f   a n   I t e m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F u z z y  A s s o cia tio n   R u le  Min in g   b a s ed   Mo d el  t o   P r ed ict  S tu d en ts ’   P erfo r ma n ce   ( S u s h il K u ma r   V erma )   2227   T ab le  1 .   New   Data b ase  w ith o u t f u zz y   n o r m a lizatio n   M S M : g o o d   M S M : a v e r a g e   M S M : p o o r   1   0 . 4   0   1   0 . 2   0   0 . 2 8   1   0   1   0 . 4   0   1   0   0   0 . 1 4   1   0   0 . 1 4   1   0   0 . 5 7   1   0   0   0   1   0 . 2 8   1   0       3 . 3 .   F uzzy   No r m a liza t io n   W h en   w e  ar e  d ea lin g   w it h   q u a n titati v e  attr ib u tes  m ap p ed     to   f u zz y   s et s   w e  m ig h t,  d ep en d in g   o n   t h e  m e m b er s h ip   f u n ctio n ,   f i n d   th a t th e  m e m b er s h ip   v al u es to   t h e   s ets o f   o n e  s in g le   e n tit y   d o es n o t a d d   u p   to   o n e .  T h e  en tr y   in   a  d atab ase  i n   T ab le  1   s er v es a s   a n   ex a m p le.     T h e  q u an titati v e  attr ib u te  M S M  r ep r esen ted   b y   f u zz y   s et s ,   c o n tr ib u tes  w i th   1 . 4   in   ca s e  o f   f ir s t r o w   an d   s i m ilar   w it h   o th er   r o w s .   I t is u n r ea s o n ab le  f o r   o n e  tr an s a ctio n   to   co n tr ib u te  m o r e  t h an   o th er s .   Her e,   th e  f u zz y   n o r m aliza tio n   p r o ce s s   ta k es p lace .   I t  w i ll f u r t h er   tr an s f o r m   t h e  tr an s ac tio n   to   v alu e s   o f   MSM   th a t s u m   u p   to   1 .   T h e  n e w   v al u es c a n   b e  ca lcu lated   ea s il y   b y   d iv id i n g   th e  v al u e  o f   a  s i n g le  ele m en t b y   t h e  s u m   o f   all  th e  f u zz y   v al u es c o r r esp o n d in g   to   th at  attr ib u te.   T ab le  2   s h o w s   th e  m o d if ied   d atab ase  af ter   p r o ce s s in g   o f   f u zz y   n o r m aliza tio n .       T ab le   2.   New   Data b ase  W it h   Fu zz y   No r m aliza t io n   M S M : g o o d   M S M : a v e r a g e   M S M : p o o r   0 . 7 1   0 . 2 9   0   0 . 8 3   0 . 1 7   0   0 . 2 3   0 . 7 7   0   0 . 7 1   0 . 2 9   0   1   0   0   0 . 1 2   0 . 8 8   0   0 . 1 3   0 . 8 7   0   0 . 3 6   0 . 6 6   0   0   0   1   0 . 2 3   0 . 7 8   0       3 . 4 .   F re qu ent   I t e m s et s   G e nera t io n:  T he  Aprio ri - L i k e  Alg o rit h m   T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   h as   s i m ilar   p h ilo s o p h y   as  t h e  A p r io r i  T I D  , w h ich   is   d o es  n o t   r ev is it   th e   o r ig in al   tab le  o f   d ata,   f o r   co m p u ti n g   t h e   s u p p o r ts   lar g er   I te m s e ts ,   b u t  tr a n s f o r m s   t h e  ta b le  as  it   g o es  alo n g   w it h   t h e  g e n er atio n   o f   th e  k - I te m s et s ,   Ou r   p r o ce d u r e  is   b ased   o n   a  s i m p le  an d   ea s il y   i m p le m e n tab le  m atr i x   r ep r esen tatio n   o f   t h e  f r eq u en t   I te m s et s .   T h e  id ea   is   to   s to r e  th e   d ata  a n d   I te m s et s   i n   v ec to r s   [ 1 2 - 14] .   T h en ,   s i m p le   m atr i x   an d   v ec to r   m u ltip licatio n   o p er atio n s   ca n   b e  ap p lied   t o   ca lcu late  th e  s u p p o r ts   o f   I tem s et s   ef f icie n tl y .   Ste p1 :   Firs t  s tep   is   to   g e n er at e  th e   1 - f r eq u e n t  I te m s et s .   b y   er asin g   t h e  co l u m n s   r elate d   t o   th e  n o n - f r eq u e n t   ite m s ,   to   r ed u ce   th e  s ize  o f   a  B ittab le  an d   i m p r o v e  th e  p er f o r m an ce   o f   t h e  g en er atio n   p r o ce s s   Ste p2 :   I n   th e  n ex t  s tep   th e   r o w s   w h ic h   d o   n o t  co n tai n   f r eq u en t  I te m s e ts   ( th e  s u m   o f   t h e  r o w   is   ze r o )   ar e  also   d elete d   f r o m   t h e  tab le.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 ,  A u g u s t  2 0 1 7   :    2 2 2 3   –   2 2 3 1   2228   Ste p3 :   I n   t h is   s tep   , j o in   th e  P r ev io u s   f r eq u en t   ite m s et  ( k - 1 )   to   g en er ate  ca n d id ate  i te m s et  k   b a s ed   o n   t h e   ele m e n t  w is e  p r o d u cts o f   t h e  v ec to r s   co r r e s p o n d in g   to   th e  p r ev io u s l y   g e n er ated   ( k - 1) - f r eq u en t ite m s et s .   Ste p4 :   Nex t,S u p p o r t  o f   ( k )   item s et is   o b tain ed   b y   a  s i m p le  v ec to r   p r o d u ct  o f   th e  t w o   r elat ed   v ec to r s   b ec au s e  w h e n   b o th   ite m s   ap p ea r   in   a  g iv en   tr an s ac tio n   t h e  p r o d u ct  o f   t h e  t w o   r elate d   ite m s   ca n   b e   r ep r esen ted   b y   t h e   A N D  co n n ec tio n   o f   t h e  t w o   it e m s .   Ste p5 :   R o w s   th at   ar e  n o t  co n t ain i n g   a n y   f r eq u en t  ite m s et s   ( th e  s u m o f   th e  r o w   i s   ze r o )     ar e  also   d elete d   f r o m   C an d id ate  ite m s et  k .     Ste p6 :  T h is   p r o ce s s   is   r ep ea ted   u n til  a s   o n l y   th o s e  ( k - 1 ) it e m s et s   w il l  b e  j o in ed   w h o s e  f ir s t  k −1   ite m s   ar e  id en tical.       4.   P E RF O RM ANCE   P ARAM E T E RS     4 . 1 .   P ro ce s s ing   T i m e   P r o ce s s in g   T i m e  T   d ef in es t h e   ti m e  r eq u ir ed   to   co m p lete  t h e  ex ec u t io n   o f   p r o p o s ed   m et h o d   th at  is   r eq u ir ed   b y   Dec is io n   tr ee   an d   Fu zz y   A s s o ciatio n   Mi n i n g   p r o ce s s   an d   m ea s u r ed   in   Seco n d s .     4 . 2 .   F uzzy   Q ua lity   M e a s ures   I n   o r d er   to   en ab le  th e  ev alu ati o n   o f   a  f u zz y   a s s o ciatio n   r u le,   w e  u s e  t h e  s ta n d ar d   ap p r o ac h   f o r   ca lcu lati n g   s u p p o r t a n d   co n f id en ce ,   r ep lacin g   t h e  s et - t h eo r eti c  o p er atio n s   b y   t h e  co r r esp o n d in g   f u zz y   s et - th eo r etic  o p er atio n s   [ 1 2 - 14] :     ( ) ( ) ( ) ( ( ) , ( ) ) ( ( ) , ( ) ) x D x D s u p p A B T A x B x m i n A x B x       () ( ( ( ) , ( ) ) () ( ( ) ) xD yD T A x B x c o n f A B T A y      T h e  u s u al  c h o ice  f o r   th e  t - n o r m   is   t h e  m in i m u m ,   y et  t h e  p r o d u ct  h as a l s o   b ee n   ap p lied .       5.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S     P r o p o s ed   tech n iq u e,   ar e  i m p l e m en ted   o n   w i n d o w s   P C   h a v in g   I n tel  2 . 4   GHz   p r o ce s s o r   an d   2 GB   R A M,   an d   r u n   u s in g   Ma tlab   9 a.   W e  h av e  co n s id e r ed   t w o   d if f er e n t  s t u d en t  r ec o r d s   d ataset  o b tain ed   f r o m   Sa m r at  A s h o k   T ec h n o lo g ical   I n s tit u te,   Vid is h a,   ( Ma d h y a  P r ad esh )   o f   co u r s e  MCA   ( Ma s ter   o f   C o m p u te r   A p p licatio n s )   f r o m   s es s io n   2 0 0 7   to   2 0 1 0   an d   2 0 1 1   to   2 0 1 3 .   T h e y   ar e  d ataset5 0   a n d   d atas et1 5 4   r esp ec tiv el y .   Size  o f   th e  d ata s et5 0   is   5 0   s tu d en t  r ec o r d   w h ich   i n c lu d es  n a m e  , s c h o lar   n o   , D OB ,   1 0 th   , 1 2 th   ,   P A R , MS M, A T T , E SM  f ield s . Data s et1 5 4   co n tain s   1 5 4   r ec o r d s   o f   o th er   MC A   s t u d en t  w it h   s a m e  f ield   co m m o n .   I n   th is   ex p er i m e n t d atasets   ar e  u s ed   to   id en tify   t h e   p er f o r m a n ce   o f   s tu d e n t.    T ab le  3   s h o w s   t h e   r elatio n s h i p   b et w ee n   t h e   m in i m u m   s u p p o r t,  m i n i m u m   co n f id en ce ,   e x e cu tio n   ti m e   an d   th e  g e n er ated   r u le.   Fi g u r e   3   to   4   g iv es  th e  g r ap h ical   r ep r ese n tatio n   o f   m in i m u m   s u p p o r t,  m in i m u m   co n f id e n ce ,   ex ec u tio n   t i m e  a n d   th e  g e n er ated   r u le.   I t  w as  o b s er v ed   th at  t h e  e x ec u tio n   ti m e  is   al s o   in v er s el y   p r o p o r tio n al  to   m i n i m u m   s u p p o r t,  s in ce   it  in cr ea s es  as  m i n i m u m   s u p p o r t  d ec r ea s es,  w h ich   co n f ir m ed   in cr ea s e  in   s y s te m   co m p lex it y   a n d   r esp o n s e  ti m e  as  th e  m in i m u m   s u p p o r t  d ec r ea s es  as  s h o w n   i n   tab le  I I I .  W ith   all  th e s e  o b s er v atio n s   i t   s h o w s   t h at  to   h av e   a  les s   co m p lex   s y s te m   a n d   a  co n s tr u ct iv e,   i n ter esti n g   a n d   r elev an t   p atter n s   t h e  m i n i m u m   co n f id e n ce   a n d   s u p p o r t  s h o u ld   b e  lar g e  e n o u g h   to   tr a s h   o u t  co i n cid en ce   p atter n s .   Fig u r e  3  s h o w s   t h e  r elat io n s h i p   o f   m i n s u p ,   m in co n f   a n d   n u m b er   o f   g e n er ated   r u le s .  Fig u r e  4   s h o w s   th e  r elatio n s h ip   o f   m i n s u p ,   m i n co n f   an d   ex ec u tio n   T i m e .   W e  s h o w   th at  th e  e f f ec t  o f   n u m b er   o f   r u les   g en er a ted   an d   e x ec u tio n   ti m e  w it h   r esp ec t to   m i n s u p p   an d   m i n co n f   r esp ec tiv e l y .     Fro m   Fi g u r e  3 ,   Fi g u r e  4 ,   w e  ca n   o b s er v e  t h at  in cr ea s in g   i n   m i n s u p   an d   m in co n f   ca u s e s   d ec r ea s in g   i n   th e  e x ec u tio n   ti m e  o f   t h e  al g o r ith m   b ec a u s e  it c a u s e s   r ed u cti o n   o f   d ataset  s ize  a n d   o f   t h e  n u m b er   o f   ca n d id ate   f u zz y   i te m s ets.  I n   t h ese  f i g u r es,  w e  s h o w   t h e  n u m b er   o f   r u le s   g e n er ated   an d   to tal  ti m e  w h e n   t h e  m in s u p p   an d   m i n co n f   i s   i n cr ea s ed .   I n cr ea s i n g   t h e  n u m b er   o f   p ar a m eter   v alu es   lead s   to   d ec r ea s in g   n u m b er   o f   r u le s ,   m o s t   o f   w h ic h   ar e  c r ea ted   in   th e  s ec o n d   p ass .   I n   o u r   alg o r ith m ,   t h e  n u m b er   o f   t h e  ca n d id ate  i te m s e ts   is   g r o w in g   s lo w l y   in   co m p ar is o n   w i th   th e  o th er   al g o r ith m .   A  co r r elatio n   ca n   b e  o b s er v ed   b et w ee n   t h e  n u m b er   o f   r u le s   an d   th e  ex ec u tio n   ti m e  f o r   th is   al g o r ith m .   T h e  ex p er im e n ta l  r esu l ts   s h o w   t h at  th e  r u n n i n g   ti m e  o f   o u r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F u z z y  A s s o cia tio n   R u le  Min in g   b a s ed   Mo d el  t o   P r ed ict  S tu d en ts ’   P erfo r ma n ce   ( S u s h il K u ma r   V erma )   2229   alg o r ith m   is   m u c h   less   t h an   t h at  o f   th e  o th er   alg o r ith m s .   T h e  r u n n i n g   ti m e  o f   t h e  alg o r ith m s   is   d eter m in ed   b y   th e  n u m b er   o f   p ass e s   a n d   ex e cu tio n   t i m e  o f   ea c h   p ass .   Fo r   o u r   alg o r ith m ,   t h e  n u m b er   o f   p ass e s   is   less   th e   o th er   alg o r ith m ,   b ec au s e  it  r em o v e s   m a n y   ca n d id ate  ite m s e ts .   W ith   d ec r ea s in g   t h e  n u m b er   o f   th e  ca n d id ate  ite m s ets,  t h e  s ize  o f   t h e  lar g e s t  f r eq u e n t  ite m s et  r ed u ce s ,   w h ich   is   th e  n u m b er   o f   p as s es  t h e  alg o r ith m   h as  to   p er f o r m .   Fu r t h er m o r e,   t h e  ex e cu tio n   ti m e  o f   ea c h   p ass e s   is   l ess   t h an   th e  o ld   al g o r ith m ,   b e ca u s e  o f   r ed u ctio n   in   th e  n u m b er   o f   ca lc u lati n g   o p er atio n s .       T ab le  3 .   P er f o r m a n ce   test   u s i n g   f u zz y   a s s o ciatio n   r u le  m i n in g   tech n iq u e                                                               Fig u r e  3 .   Gr ap h ical  R ep r esen t atio s n   o f   E f f ec t o f   Min s u p ,   Min co n f   o n   Nu m b er   o f   r u les     Fig u r e   4   Gr ap h ical  r ep r esen tat io n   o f   ef f ec t o f   m i n s u p ,   m i n co n f   o n   T i m e       T ab le  4   s h o w s   t h e  r u les  g e n er ated   b y   f u zz y   as s o ciatio n   r u le  m in in g   i n   d ataset5 0   with   h i g h e s t  p er ce n tag e  s u p p o r t  co u n t   an d   co n f id e n ce .   W e  ca n   o b s er v e s   f r o m   t h e  tab le  t h at  if   th e  s t u d en t  w a s   f a il  i n   la s t   s e m e s ter   o r   h e  /  s h e  g o t  th ir d   d iv is io n   an d   in   t h is   s e s s io n   atten d a n ce   is   p o o r   th en   h e  /  s h e  m a y   f ail  i n   u p co m i n g   s e m e s ter .   So   w e  h a v e  to   p ay   ad d itio n a l a tten tio n   o n   th o s e  s tu d e n ts .   T h is   f u zz y   m in i n g   r es u lt,  r e v ea ls   t h e  ch ar ac ter i s tic  o f   s t u d en t  w h o   ar e  li k el y   to   r ep ea t  o r   lik el y   to   h av e  h i g h   ac ad e m ic  r ati n g .   I t  ca n   also   s er v e  as  a  p r ed icti v e  m o d el  to   th e  ad m is s io n   o f f ice   in   a n   in s tit u tio n   to   k n o w   t h e  p er f o r m an ce   o f   th e ir   in tak e  r i g h t  f r o m   t h eir   y ea r   o n e.   W ith   th is   t h e y   ca n   d eter m in e  a  co r r ec tiv e   M i n S u p p   M i n C o n f   N o .   o f   R u l e s   T i me ( S )   D a t a se t 5 0   D a t a se t 1 5 4   D a t a se t 50   D a t a se t 1 5 4   0 5 %   4 0 %   19   10   0 . 5 7 5 5 5   1 . 6 4 1 6   0 5 %   6 0 %   16   08   0 . 4 3 2 5 5   1 . 6 3 2 1   0 5 %   8 0 %   8   03   0 . 4 3 2 5 7   1 . 6 2 1 5   0 5 %   1 0 0 %   6   01   0 . 4 1 3 2 4   1 . 6 0 0 7   1 0 %   4 0 %   3   06   0 . 2 3 8 4 7   1 . 1 0 8 8   1 0 %   6 0 %   1   04   0 . 2 3 1 9 8   1 . 0 5 1 5   1 0 %   8 0 %   1   02   0 . 2 2 8 7 6   1 . 0 4 5 6   1 0 %   1 0 0 %   1   00   0 . 2 1 4 5 7   1 . 0 0 8 7   1 5 %   4 0%   1   02   0 . 1 3 3 6 7   0 . 8 0 7 3   1 5 %   6 0 %   0   01   0 . 1 3 0 8 8   0 . 8 2 9 9   1 5 %   8 0 %   0   01   0 . 1 1 0 8 0   0 . 7 8 0 1   1 5 %   1 0 0 %   0   00   0 . 1 0 3 3 3   0 . 7 6 1 4   2 0 %   4 0 %   0   02   0 . 0 6 4 4 9   0 . 6 0 2 2   2 0 %   6 0 %   0   01   0 . 0 6 4 2 8   0 . 6 0 0 8   2 0 %   8 0 %   0   01   0 . 0 5 8 5 7   0 . 5 7 9 4   2 0 %   1 0 0 %   0   00   0 . 0 5 3 9 2   0 . 5 1 2 9   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 ,  A u g u s t  2 0 1 7   :    2 2 2 3   –   2 2 3 1   2230   m ea s u r e  f o r   s u b s eq u e n t  ad m i s s io n   p r o ce s s es.  A ls o ,   t h is   w il l   s er v e  as  g u id an ce   to   t h e  lev el   ad v is er   f o r   p r o p e r   m o n ito r i n g   a n d   ef f ec ti v e  ad v i ce   f o r   th e  s t u d e n t s   to   en h a n ce   th eir   ac ad e m ic  p er f o r m a n ce .       T ab le  4 .   R u le  Gen er ated   b y   p r o p o s ed   D T FA   m i n i n g   o n   d ataset5 0   S . N o .   R u l e s G e n e r a t e d   b y   F A R M   S u p p o r t   C o u n t   C o n f i d e n c e     1   i f   M S M = g o o d   t h e n   ES M = f i r s t   8   0 . 5 7   2   i f   P A R = f i r st   a n d   i f   M S M = g o o d   t h e n   ESM = f i r st     5   1   3   if   A TT = p o o r   a n d   i f   M S M = p o o r   t h e n   ESM = f a i l   5   0 . 8 3 3 3   4   i f   P A R = t h i r d   a n d   i f   A T T = p o o r   t h e n   E S M = f a i l   4   0 . 8   5   i f   P S M = f a i l   a n d   i f   A TT =   p o o r   t h e n   E S M = f a i l     3   1   6   i f   P S M = f i r st   a n d   i f   M S M = g o o d   t h e n   ESM = f i r st   3   1   7   i f   P S M = t h i r d   a n d   i f   A TT = a v e r a g e   t h e n   ES M = t h i r d   3   0 . 7 5   8   i f   P A R = t h i r d   a n d   i f   M S M = p o o r   t h e n   ESM = f a i l   3   0 . 6   9   i f   P A R = t h i r d   a n d   i f   A T T = p o o r   a n d   i f   M S M = p o o r   t h e n   ESM = f a i l   3   0 . 6   10   i f   P S M = f a i l   t h e n   ES M = f a i l   3   0 . 5       6.   CO NCLU SI O N         T h er e  is   s o m e  m o r e  w o r k   to   d o ,   esp ec iall y   o n   Fu zz y   as s o ciatio n   m in i n g   al g o r ith m .   T h is   p ap er   p r ed icts   th e  p er f o r m an ce   o f   s t u d en t  d ata   o n   t h e  b a s is   o f   A p r io r i - lik e   al g o r ith m   w h ic h   i s   a p p lied   o n   f u zz y   s et.   T h is   s tu d y   s h o w s   t h e  p o ten tial   o f   th e  f u zz y   ass o ciat io n   r u le  m i n in g   al g o r ith m   f o r   en h a n ci n g   t h e  ef f ec ti v en e s s   o f   ac ad e m ic  p lan n er s   a n d   lev e l  ad v is er s   i n   h ig h er   in s tit u tio n s   o f   lear n i n g .   T h e  an al y s is   w a s   d o n e  o n   s t u d en t s   o f   Sa m r at  A s h o k   T ec h n o lo g ical  I n s tit u te,   Vid is h a  ( Ma d h y a  P r ad esh ) .   A   to tal  n u m b er   o f   5 0   tu p les  f o r   d ataset5 0   an d   1 5 4   tu p les  f o r   d ataset1 5 4   ar e  co n s id er ed   as  a  ca s e  s t u d y .   T h e  a n al y s i s   r ev ea ls   s o m e  h id d e n   p atter n s   o f   s t u d en t s ’   p o o r   p e r f o r m an ce   w h ic h   co u ld   s er v e   as  b ed r o ck   f o r   ac ad em ic  p lan n er s   in   m ak i n g   ac ad em ic  d ec is io n s   a n d   an   ai d   in   th e  cu r r icu l u m   r e - s tr u ct u r in g   a n d   m o d if icatio n   w it h   a  v ie w   to   i m p r o v i n g   s tu d e n ts ’   p er f o r m a n ce   an d   r ed u cin g   f ail u r e  r ate.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A la a   e l - Ha lee s,  “ M in in g   st u d e n ts  d a ta t o   a n a ly z e   e - L e a rn in g   b e h a v io r:  A   Ca se   S tu d y ” ,   2 0 0 9 . .     [ 2 ]   S .   T .   Hijaz i,   a n d   R .   S .   M .   M .   Na q v i,   “ F a c to rs  a ff e c ti n g   stu d e n t‟s   p e rf o r m a n c e :  A   Ca s e   o f   P ri v a te  Co ll e g e s ” ,   Ba n g la d e sh   e - J o u rn a l   o f   S o c io l o g y ,   Vo l.   3 ,   N o .   1 ,   2 0 0 6 .     [ 3 ]   Q.  A .   A I - Ra d a id e h ,   E.   W .   A I - S h a w a k fa ,   a n d   M .   I.   A I - Na jj a r,   “ M in in g   stu d e n t  d a t a   u si n g   d e c isio n   tre e s” ,  In tern a ti o n a l  A ra b   Co n f e re n c e   o n   In f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y   ( A CI T ' 2 0 0 6 ),   Ya rm o u k   Un iv e rsit y ,   Jo rd a n ,   2 0 0 6 .     [ 4 ]   C.   Ro m e ro ,   S .   V e n tu ra   (2 0 0 7 ),   " Ed u c a ti o n a l  d a ta  m in in g :  A   S u rv e y   f ro m   1 9 9 5   t o   2 0 0 5 " ,   Exp e r t  S y ste ms   wit h   Ap p li c a ti o n s   ( 3 3 ),   p p .   1 3 5 - 1 4 6 ,   2 0 0 7 .   [ 5 ]   J.  Ha n   a n d   M .   Ka m b e r,   "   Da ta M in in g :  C o n c e p ts  a n d   T e c h n iq u e s" ,   M o rg a n   Ka u fm a n n ,   2 0 0 0 .     [ 6 ]   U.  K.  P a n d e y ,   a n d   S .   P a l,   " Da ta  M in in g :  A   p re d ictio n   o f   p e rf o rm e r  o r  u n d e rp e rf o rm e r  u sin g   c las si f ica ti o n " ,   ( IJ CS IT )  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Co mp u ter   S c ien c e   a n d   I n fo r ma ti o n   T e c h n o lo g y ,   Vo l.   2 ,   p p .   6 8 6 - 6 9 0 ,   IS S N:   0 9 7 5 - 9 6 4 6 ,   2 0 1 1 .     [ 7 ]   A z h a r  Ra u f ,   S h e e b a ,   “ En h a n c e d   K - M e a n   Cl u ste rin g   A lg o rit h m   to   Re d u c e   Nu m b e r  o f   Itera t io n s  a n d   T im e   Co m p lex it y ” ,   M id d le - Ea st Jo u rn a l  o f  S c ien ti fi c   Res e a rc h ,   Vo l.   1 2 ,   P p .   9 5 9 - 9 6 3 ,   2 0 1 2 .   [ 8 ]   Z.   N.  Kh a n ,   " S c h o las ti c   a c h iev e m e n t  o f   h ig h e r  se c o n d a ry   stu d e n ts  in   sc ien c e   stre a m " ,   J o u rn a l  o f  S o c ia l  S c ien c e s ,  V o l .   1 ,   No .   2 ,   p p .   8 4 - 8 7 ,   2 0 0 5 .   [ 9 ]   G a li t. e t. a l,   " Ex a m in in g   o n li n e   le a rn in g   p r o c e ss e s  b a se d   o n   lo g   f il e s  a n a l y sis:  a   c a se   stu d y " ,   Re se a rc h ,   Re f lec ti o n   a n d   In n o v a ti o n s i n   In teg ra ti n g   ICT   in   Ed u c a ti o n ,   2 0 0 7 .   [ 1 0 ]   P .   Ek lu n d ,   a n d   J.  Zh o u ,   " Co m p a riso n   o f   L e a rn in g   S trate g ies   f o r  Ad a p tatio n   o f   F u z z y   Co n tro ll e r  P a ra m e ters - F u z z y   S e ts  a n d   S y ste m s " ,   p p .   3 2 1 - 3 3 3 ,   1 9 9 9 .   [ 1 1 ]   T izh o o sh ,   " F u z z y   I m a g e   P ro c e ss i n g ”   ©  Co p y rig h t  S p ri n g e r,   p p .   5 1 - 5 5 ,   1 9 9 7 .   [ 1 2 ]   Zad e h ,   L   . A ,   " F u z z y   S e ts" ,     Jo u rn a l  o f   In f o rm a ti o n   S c ien c e s,  V o l .   8 ,   p p   3 3 8 - 3 5 3 ,   1 9 6 5 .   [ 1 3 ]   Zad e h ,   L . A . ,   " F u z z y   S e ts  a s a Ba s is  f o r  a   T h e o r y   o f   P o ss ib il it y " ,   F u z z y   S e ts  a n d   S y ste m s,  p p .   3 - 2 8 ,   1 9 6 5 .   [ 1 4 ]   S h a e e la  Ay e sh a ,   T a sle e m   M u sta f a ,   A h sa n   Ra z a   S a tt a r,   M .   In a y a t  Kh a n   ( 2 0 1 0 ),   " Da ta  M in i n g   M o d e l  f o r  Hig h e r  Ed u c a ti o n   S y ste m " ,   Eu ro p e n   J o u rn a l  o f  S c ien ti fi c   Res e a rc h ,   V o l. 4 3 ,   No . 1 ,   p p . 2 4 - 2 9 ,   2 0 1 0 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       F u z z y  A s s o cia tio n   R u le  Min in g   b a s ed   Mo d el  t o   P r ed ict  S tu d en ts ’   P erfo r ma n ce   ( S u s h il K u ma r   V erma )   2231   B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS         S u sh il   K u m a r   v e r m a   is  a n   A s sista n t  P ro f e ss o r  in   th e   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter  A p p li c a ti o n s  a t   S a m r a t  a sh o k   tec h n o lo g ica l  In stit u te  V i d ish a   (M P ) . Ob tain e d   M a ste r  d e g re e   (M C A )  f ro m   R G P V  Bh o p a l   in   2 0 0 3   a n d   P h . D.  F r o m   Ba r k a tu ll a h   Un iv e rsity   Bh o p a l  in   2 0 1 6 .   Re se a rc h   a re a   is  Da ta  m in in g   a n d   w a r e h o u sin g .   P u b li sh e d   th e   re se a rc h   p a p e r  in   th e   f ield   o f   d a ta  m in in g   in   v a rio u s   in tern a ti o n a l  Jo u r n a ls  a n d   a tt e n d e d   in tern a ti o n a l.   E - m a il :  su sh il v e r m a 8 1 @g m a il . c o m           Ra m je e v a n   S in g h   T h a k u r   is   a n   A s so c iate   P ro f e ss o r  in   th e   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter A p p li c a ti o n s a t   M a u lan a   A z a d   N a ti o n a l  In stit u te o f   T e c h n o lo g y ,   Bh o p a l,   In d ia.  He   h a d   a   lo n g   c a rrier i n   tea c h in g   a n d   re se a rc h ,   in c lu d in g   T h re e   Ye a r  T e a c h in g   in   th e   De p a rtm e n t   o f   Co m p u ter  A p p li c a ti o n s  a t  Na ti o n a l  In stit u te  o f   T e c h n o lo g y ,   T iru c h irap a ll i,   T a m il n a d u ,   In d ia.  A t  P re s e n t  h e   is  g u id i n g       se v e ra l  P h . D.   Re se a rc h   S c h o lars   a n d   h a n d li n g   G o v e rn m e n t  Re se a rc h   P ro jec ts  o f   a b o u t  Rs.  On e   Cro re .   He   h a s   p u b li sh e d   m o re   th a n   7 5   Re se a rc h   P a p e r  i n   Na ti o n a l,   I n tern a ti o n a l,   Jo u rn a ls  a n d   C o n f e re n c e s.  He   h a s  v isit e d   se v e ra l  Un iv e rsiti e s in   USA ,   Ho n g   Ko n g ,   Ira n ,   T h il a n d ,   M a la y sia ,   a n d   S in g a p o re .   E - m a il :  ra m th a k u r2 0 0 0 @y a h o o . c o m         S h a il e s h   J a lo r e e   is  a n   A ss o c iat e   P r o f e ss o r  in   th e   De p a rtm e n t  o f   A p p li e d   M a th ’s  a n d   Co m p u ter                   S c ien c e   a t  S a m ra t  A sh o k   T e c h n o lo g ica l  In stit u te  (S . A . T . I. ),   V i d i sh a ,   In d ia.    He   e a rn e d   h is  M a ste r  De g re e   f ro m   De v i  A h il i y a   Un iv e rsit y   In d o re   (M . P . )  in   1 9 9 1   a n d   P h . D.  De g re e   ( A p p li e d   M a th s )  F ro m   Ba r k a tu ll a h   Un iv e rsi t y ,   B h o p a l  (M . P . )  i n   2 0 0 2 .   A t  P re s e n t  h e   is  g u id in g   se v e ra l   P h . D .   Re se a rc h   S c h o lars   in   M a t h e m a ti c s  a n d   Co m p u ter  S c ien c e   f ield .   He   h a s  p u b li sh e d   m o re   th a n   3 5   Re se a rc h   P a p e r  i n   Na ti o n a l,   I n te rn a ti o n a l,   Jo u rn a ls  a n d   C o n f e re n c e s.  His  a re a s  o f   in tere st  in c lu d e   S p e c ial  F u n c ti o n ,   Da ta M i n i n g ,   Da ta W a r e h o u sin g   a n d   W e b   M i n in g .   E - m a il :  sh a il e sh _ jalo re e @re d iffma il . c o m                 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.