小明：最近我在研究校友信息管理系统，想看看能不能用AI来优化它。
小李：那是个好想法！比如可以利用AI做智能推荐或者数据挖掘。
小明：具体怎么实现呢？有没有什么功能模块可以结合AI？
小李：当然有。比如你可以设计一个“智能匹配”模块，用机器学习算法来分析校友的兴趣和职业背景，自动推荐合适的活动或合作机会。
小明：听起来不错。那代码方面应该怎么写呢？
小李：我们可以用Python的scikit-learn库来实现简单的分类模型。例如，下面是一个基础的示例代码：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设我们有一个包含校友特征的数据集
X = [[25, 1, 0], [30, 0, 1], [40, 1, 0]]
y = [0, 1, 0] # 0表示不推荐，1表示推荐
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print("准确率:", accuracy_score(y_test, predictions))
小明：明白了，这样就能根据历史数据进行预测了。
小李：对，这就是AI在校友系统中的一个典型应用场景。此外，还可以开发“智能问答”模块，使用NLP技术处理校友的问题，提高服务效率。
小明：看来AI确实能为校友系统带来很多新功能。
小李：没错，未来这种系统的智能化程度会越来越高。