小明：最近我在研究一个校友管理系统，想让它更智能化一点，你有什么建议吗？
小李：你可以考虑引入一些智能算法，比如基于用户行为的推荐功能，或者用大数据分析校友的就业趋势。
小明：听起来不错，那具体怎么实现呢？有没有代码示例？
小李：当然有。比如你可以用Python做一个简单的推荐模块，以下是一个基础示例：
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
# 加载校友数据
data = pd.read_csv('alumni_data.csv')
features = data[['major', 'graduation_year', 'current_job']]
# 训练模型
model = NearestNeighbors(n_neighbors=3)
model.fit(features)
# 推荐相似校友
user = [[data['major'].iloc[0], data['graduation_year'].iloc[0], data['current_job'].iloc[0]]]
distances, indices = model.kneighbors(user)
print("推荐校友ID:", data.iloc[indices[0]]['alumni_id'])
小明：这个例子挺直观的，但如何确保系统的安全性呢？
小李：你可以采用加密存储和访问控制机制，同时申请软件著作权证书来保护你的知识产权。
小明：原来如此，这样不仅技术上可行，还能合法保护成果。
小李：没错，智慧校友管理系统不仅是技术问题，也是法律和管理的综合体现。