随着信息技术的不断发展，传统的校友录管理方式已难以满足现代高校对校友信息管理的需求。为此，本文提出一种基于人工智能（AI）技术的校友录管理系统设计方案，旨在提高信息处理效率和用户交互体验。
在系统架构方面，采用前后端分离模式，前端使用Vue.js框架构建用户界面，后端基于Spring Boot搭建服务接口，并结合MySQL数据库进行数据存储。同时，引入自然语言处理（NLP）技术，实现校友信息的自动分类与标签化。此外，通过机器学习算法对校友的兴趣、职业轨迹等信息进行分析，为用户提供个性化的推荐服务。
在具体实现上，系统集成了一个简单的AI模型，用于识别并提取校友信息中的关键字段。例如，通过正则表达式匹配和文本分类模型，可自动解析校友提交的简历或简介内容。以下是一个简单的Python代码示例，展示如何利用正则表达式提取邮箱地址：
import re
def extract_email(text):
pattern = r'[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}'
match = re.search(pattern, text)
if match:
return match.group()
return None
# 示例
text = "请发送邮件至 john.doe@example.com"
email = extract_email(text)
print("提取到的邮箱：", email)
该系统的实施不仅提升了信息管理的自动化程度，也为后续的校友关系维护与资源匹配提供了技术支持。未来，系统将进一步融合深度学习技术，以实现更精准的个性化服务。