张伟
李娜，我们最近在考虑升级校友管理系统，你有没有什么建议？
李娜
我觉得可以引入人工智能体来提升系统的智能化水平，比如自动分析校友数据并进行排名。
张伟
听起来不错，那具体怎么实现呢？
李娜
我们可以使用Python编写一个简单的AI模型，基于校友的活跃度、贡献值等指标进行评分和排名。
张伟
能给我看看代码吗？
李娜
当然可以，这是一个简单的示例：
import pandas as pd
# 模拟校友数据
data = {
'name': ['张三', '李四', '王五'],
'active_score': [85, 90, 75],
'contribution': [10, 15, 5]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['total_score'] = df['active_score'] * 0.6 + df['contribution'] * 0.4
df = df.sort_values(by='total_score', ascending=False)
print(df)
张伟
这段代码看起来可行，但我们需要更复杂的模型才能处理真实数据。
李娜
没错，后续可以考虑用机器学习模型，如随机森林或神经网络，来预测校友的影响力并进行动态排名。
张伟
明白了，感谢你的建议。
李娜
不客气，我们一起努力让系统变得更智能。
