随着信息技术的发展，传统的校友信息管理方式已难以满足现代高校的需求。本文提出一种基于人工智能的校友信息管理系统设计方案，旨在通过机器学习和自然语言处理等技术，提升校友信息的采集、分析与应用效率。
系统采用Python作为主要开发语言，结合Flask框架搭建后端服务，前端使用React进行界面开发。在人工智能方面，引入了NLP（自然语言处理）模块，用于自动提取和分类校友信息。例如，通过文本分类算法，可以自动识别校友的毕业年份、专业方向等关键信息。
数据库部分使用MySQL存储结构化数据，同时利用Redis缓存高频访问的数据以提高响应速度。此外，系统还集成了推荐算法，根据校友的历史活动和兴趣标签，为其推送相关的校友动态或活动信息。
示例代码如下：
from flask import Flask, request, jsonify
import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
app = Flask(__name__)
# 模拟训练数据
texts = ["张三，计算机专业，2015届", "李四，工商管理，2018届"]
labels = ["计算机", "工商管理"]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)
model = MultinomialNB()
model.fit(X, labels)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.json['text']
X_new = vectorizer.transform([data])
prediction = model.predict(X_new)[0]
return jsonify({"predicted_major": prediction})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
该系统不仅提高了信息管理的智能化水平，也为高校提供了更精准的校友服务支持。