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基于云计算的教育数据存储与处理架构设计

说明

尽管个性化学习路径推荐具有显著的优势，但如何在广泛的学生群体中保持推荐系统的普适性和精准性依然是一个挑战。个性化推荐系统需要根据不同学生的特点进行不断的调整和优化，以避免在某些情况下出现推荐不准确或不适应学生需求的情况。

在智慧教育应用中，数据清洗技术可以去除重复数据、无效数据以及异常数据。例如，通过设定阈值过滤掉超出合理范围的数据，或是通过算法对错误输入进行修正。针对数据的不完整性，预处理过程中还需要对缺失值进行处理，常用的方式有填补缺失数据、插值法等。

在智慧教育平台中，数据涉及到学生的个人信息