小明: 嗨，小红，最近我正在开发一个校友管理系统，但我在想怎么能让这个系统更加智能化。
小红: 哦？你能具体说说是哪个方面吗？
小明: 我想让通讯录部分更智能一些，比如自动匹配校友信息，提供个性化推荐等。
小红: 那我们可以考虑使用人工智能和大数据分析技术来实现这些功能。首先，我们需要构建一个数据库来存储所有校友的信息。
小明: 这听起来不错。那我们如何开始呢？
小红: 我们可以使用Python编写一个简单的脚本来创建一个SQLite数据库，并添加一些基本字段如姓名、联系方式等。
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('alumni.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''CREATE TABLE alumni
(id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT, phone TEXT)''')
cursor.execute("INSERT INTO alumni (name, email, phone) VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com', '1234567890')")
cursor.execute("INSERT INTO alumni (name, email, phone) VALUES ('李四', 'lisi@example.com', '0987654321')")
conn.commit()
conn.close()
]]>
小明: 这看起来非常有用！接下来我们应该怎样做呢？
小红: 我们可以添加一个搜索功能，让用户可以根据姓名或邮箱搜索校友信息。这里是一个简单的搜索函数示例：
def search_alumni(name=None, email=None):
conn = sqlite3.connect('alumni.db')
cursor = conn.cursor()
if name:
cursor.execute("SELECT * FROM alumni WHERE name=?", (name,))
elif email:
cursor.execute("SELECT * FROM alumni WHERE email=?", (email,))
results = cursor.fetchall()
conn.close()
return results
]]>
小明: 太好了！这样我们就有了一个基础的通讯录系统，下一步是让它变得更加智能。
小红: 是的，我们可以利用机器学习算法来预测用户可能感兴趣的人或活动，从而提供个性化的推荐。