随着信息技术的快速发展，传统的校友信息管理方式已难以满足高校对校友数据高效、精准管理的需求。本文提出一种基于人工智能技术的校友信息管理系统，旨在提升校友数据的采集、分析与利用效率。
系统采用Python语言进行开发，结合机器学习算法对校友信息进行分类与预测。通过自然语言处理技术，系统可自动提取校友简历中的关键信息，并将其结构化存储于数据库中。以下为部分核心代码示例：
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载校友信息数据
data = pd.read_csv('alumni_data.csv')
# 使用TF-IDF向量化文本数据
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X = tfidf.fit_transform(data['resume'])
# 使用K-Means聚类对校友进行分组
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X)
data['cluster'] = kmeans.labels_
# 保存结果
data.to_csv('alumni_clusters.csv', index=False)
此外，系统还引入了深度学习模型，用于预测校友的职业发展路径和捐赠意愿，从而为学校提供更精准的校友服务策略。该系统不仅提高了数据处理的自动化水平，也为高校的校友工作提供了有力的技术支持。
总体而言，将人工智能技术应用于校友信息管理系统，是推动高校信息化建设的重要方向之一，具有广阔的应用前景。
