随着校友会规模不断扩大，传统的校友管理系统已难以满足需求。本文提出一种融合人工智能技术的校友会管理系统（Alumni Association System with AI），旨在通过数据挖掘和自然语言处理技术，优化校友之间的联系与合作。
首先，系统采用Python Flask框架构建后端服务，并利用SQLAlchemy操作MySQL数据库存储校友信息。以下为关键代码片段：
from flask import Flask, request
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
app = Flask(__name__)
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost/alumni_db')
Base = declarative_base()
class Alumni(Base):
__tablename__ = 'alumni'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
email = Column(String(100))
@app.route('/add', methods=['POST'])
def add_alumni():
data = request.json
new_alumni = Alumni(name=data['name'], email=data['email'])
Base.metadata.create_all(engine)
session = Session()
session.add(new_alumni)
session.commit()
return {"message": "Alumni added successfully"}, 201
系统还集成了基于TensorFlow的人工智能模块，用于分析校友的职业领域与兴趣爱好，进而提供个性化推荐服务。例如，通过聚类算法对校友职业进行分类，为不同群体提供定制化活动建议。
在实际部署中，该系统可通过Docker容器化运行，便于跨平台扩展。此外，前端界面使用React开发，支持动态展示校友数据并与后端API交互。
总之，将校友会系统与人工智能相结合，不仅提升了用户体验，也促进了校友间的深度连接，为校友组织的发展注入了新的活力。
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