随着人工智能技术的不断发展，传统校友管理系统正面临数据处理效率低、用户交互体验差等问题。为了提升系统的智能化水平，本文提出一种基于AI的校友管理系统设计方案。
系统采用Python语言进行开发，结合Flask框架构建后端服务，并使用MySQL作为数据库存储校友信息。在AI方面，系统引入了自然语言处理（NLP）技术，用于自动提取校友简历中的关键信息，并利用机器学习算法对校友职业发展路径进行预测。
具体实现中，我们使用了jieba库进行中文分词，通过TextCNN模型对校友信息进行分类。同时，系统还集成了推荐算法，根据校友的兴趣和背景，推荐相关活动或职位信息。
示例代码如下：
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# 示例数据
texts = ["张三，计算机专业，从事软件开发工作", "李四，市场营销，任职于某公司"]
labels = [0, 1] # 0表示技术类，1表示市场类
# 分词
seg_list = [" ".join(jieba.cut(text)) for text in texts]
# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(seg_list)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2)
# 训练SVM分类器
clf = SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测
prediction = clf.predict(X_test)
print("预测结果:", prediction)
该系统不仅提升了数据处理的自动化程度，还增强了用户体验。未来可进一步引入深度学习模型，以提高推荐准确率和系统智能化水平。