随着信息技术的发展，校友会管理系统的建设逐渐向智能化方向迈进。本研究提出了一种基于人工智能的校友会管理系统，旨在提升校友信息管理的效率，并支持更灵活的活动组织功能。
该系统的核心模块包括用户注册与登录、校友信息管理、活动发布与参与统计以及智能推荐引擎。用户可以通过网页端访问系统，使用统一的身份验证机制进行登录。系统采用Python Flask框架构建后端服务，并利用MySQL数据库存储校友数据。
以下为系统核心功能的代码示例：
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://username:password@localhost/alumni'
db = SQLAlchemy(app)
class Alumni(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(100), nullable=False)
email = db.Column(db.String(100), unique=True, nullable=False)
@app.route('/add_alumni', methods=['POST'])
def add_alumni():
data = request.get_json()
new_alumni = Alumni(name=data['name'], email=data['email'])
db.session.add(new_alumni)
db.session.commit()
return jsonify({"message": "Alumni added successfully"}), 201
]]>
在智能推荐模块中，系统利用自然语言处理技术分析校友的兴趣标签，并根据历史活动参与情况预测未来可能感兴趣的活动。这通过集成Scikit-learn库中的分类算法实现。
此外，系统还提供了活动报名的自动化流程，通过AI驱动的提醒功能，确保每位校友不会错过重要通知。这种设计不仅提高了用户体验，也增强了校友会的凝聚力。
综上所述，基于人工智能的校友会管理系统结合了现代网络技术和数据科学方法，为校友会管理带来了革命性的变化。未来，该系统还可进一步扩展，引入更多高级功能如情感分析和个性化内容推送。