在信息化时代，高校校友资源作为学校的重要资产，其管理和利用对于促进学校发展具有重要意义。为了提高校友信息管理效率，本文提出了一种基于人工智能的校园校友管理系统。该系统结合自然语言处理、机器学习等技术，对校友数据进行深度挖掘与分析，从而实现精准化服务。
系统架构采用三层模式，包括数据层、业务逻辑层和服务接口层。数据层使用MySQL数据库存储校友基本信息及互动记录；业务逻辑层通过Python编程语言开发，运用TensorFlow框架实现智能推荐算法；服务接口层则基于Flask框架构建RESTful API，支持多终端访问。
下面展示部分核心代码片段：
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 数据预处理
alumni_data = pd.read_csv('alumni.csv')
X = alumni_data[['graduation_year', 'location']]
y = alumni_data['engagement_level']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 构建神经网络模型
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
Dense(32, activation='relu'),
Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
本系统不仅能够帮助学校更好地了解校友需求，还能有效推动校友与在校学生的交流互动，进一步增强校园文化的传承与发展。未来研究方向将聚焦于引入更多AI技术如强化学习，以期进一步提升系统的智能化水平。
总之，该校园校友管理系统是人工智能技术在教育领域的一次成功实践，为高校校友工作的现代化提供了新的解决方案。
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