小明：最近我在研究校友会管理平台，想加入一些智能功能，比如自动推荐校友活动，你觉得怎么实现？
小李：可以考虑引入人工智能体。后端可以用Python的Flask或Django框架搭建，然后结合机器学习模型来分析用户行为。
小明：那具体怎么整合AI呢？有没有现成的库可用？
小李：有，比如使用scikit-learn或者TensorFlow。你可以训练一个简单的推荐模型，根据用户的兴趣标签来推送活动。
小明：那代码部分呢？能给我看看例子吗？
小李：当然可以。下面是一个简单的后端接口示例，使用Flask和一个基本的推荐逻辑：
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
# 模拟用户数据
users = {
"user1": {"interests": ["技术", "体育"]},
"user2": {"interests": ["艺术", "音乐"]}
}
# 简单的推荐逻辑
def recommend_activities(user_id):
interests = users.get(user_id, {}).get("interests", [])
if "技术" in interests:
return ["技术讲座", "编程比赛"]
elif "艺术" in interests:
return ["画展", "音乐会"]
else:
return ["社交聚会"]
@app.route('/recommend', methods=['GET'])
def get_recommendations():
user_id = request.args.get('user_id')
activities = recommend_activities(user_id)
return jsonify({"activities": activities})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小明：这代码看起来不错！那接下来我应该怎么做？
小李：你可以将这个接口与前端对接，并逐步引入更复杂的AI模型，比如基于协同过滤的推荐系统。
小明：明白了，谢谢你的帮助！
小李：不客气，祝你项目顺利！