小李：最近我们校友会系统用户越来越多了，但管理起来越来越麻烦。我觉得我们可以试试引入人工智能技术来帮忙。
小王：这个主意不错！比如可以用AI做数据分析，了解校友们的兴趣爱好，然后更有针对性地组织活动。
小李：对啊！而且还可以用智能推荐算法给不同校友推送不同的信息。你有什么具体想法吗？
小王：首先我们需要一个数据收集模块。我可以写一段Python脚本来抓取校友的基本信息和活动参与记录。
小李：听起来很实用。那你可以分享一下代码吗？
小王：当然可以。这是我的代码片段：
import requests
def fetch_alumni_data():
url = "https://alumni-api.example.com/data"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
return None
alumni_data = fetch_alumni_data()
if alumni_data:
print("Data fetched successfully:", alumni_data[:5])
else:
print("Failed to fetch data.")
小李：这段代码很棒！接下来我们怎么进行数据分析呢？
小王：我们可以使用Pandas库对数据进行清洗和分析。比如统计每个校友的兴趣分布。
小李：那智能推荐部分又该如何实现呢？
小王：推荐系统可以采用协同过滤算法。我这里有个简单的示例：
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def recommend_activities(user_interests):
similarity_matrix = cosine_similarity(user_interests)
# 假设user_index是当前用户的索引
recommended_indices = similarity_matrix[user_index].argsort()[:-6:-1]
return recommended_indices
recommended_activities = recommend_activities(alumni_data)
print("Recommended activities for the user:", recommended_activities)
小李：太棒了！这样我们的校友会系统就能变得更加智能化了。
小王：没错，未来我们还可以加入自然语言处理功能，让系统能够更好地理解校友的需求。
]]>