随着信息技术的发展，高校工程学院的校友会管理面临着数据量大、信息更新快、需求多样化等挑战。本文提出了一种基于大数据与人工智能的解决方案，旨在提高校友会管理的智能化水平。
**1. 数据收集与整合**
利用网络爬虫技术从多个渠道自动收集校友信息，包括但不限于学历背景、职业发展、地理位置等。同时，整合学院内部已有的校友数据库，形成一个全面的校友信息中心。
**2. 数据分析与挖掘**
应用机器学习算法对收集到的数据进行深度分析，识别校友群体的特征、兴趣和行为模式。例如，使用聚类分析找出具有相似背景或职业路径的校友群体，或者通过预测模型预测校友参与活动的可能性。
**3. 智能推荐系统**
基于分析结果，开发一个智能推荐系统，为校友提供个性化服务，如定制化的活动邀请、资源对接等。通过分析校友的兴趣和需求，推荐他们可能感兴趣的活动或资源，增强校友的参与度和满意度。
**4. 自动化管理与决策支持**
利用人工智能技术实现校友信息的自动化更新和管理，减少人工操作的繁琐和错误。同时，基于数据分析的结果，为学院管理层提供决策支持，优化资源配置，提升校友会的整体运营效率。
本文提出的解决方案不仅能够解决当前高校工程学院校友会管理中的问题，还能促进校友与学院之间的持续互动，推动产学研合作，进一步提升学院的影响力和社会贡献度。