校友会管理平台中人工智能应用的实践与探索

小明：最近我们学校要上线一个校友会管理平台，你觉得能用AI做些什么？

小李：当然可以！比如活动推荐，我们可以用机器学习分析校友的兴趣和历史参与记录，自动推荐合适的活动。

小明：听起来不错。那具体怎么实现呢？有没有代码示例？

小李：我们可以用Python做一个简单的推荐系统。下面是一个示例代码：

# 示例：基于协同过滤的简单活动推荐
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 模拟数据：用户-活动评分表
data = {
    'user_id': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
    'activity_id': [101, 102, 101, 103, 102, 103],
    'rating': [5, 3, 4, 2, 4, 5]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 构建用户-活动矩阵
user_activity_matrix = df.pivot(index='user_id', columns='activity_id', values='rating').fillna(0)

# 使用KNN进行相似用户推荐
model = NearestNeighbors(n_neighbors=2, metric='cosine')
model.fit(user_activity_matrix)
distances, indices = model.kneighbors(user_activity_matrix)

# 推荐活动给用户1
recommended_activities = user_activity_matrix.columns[indices[0]].tolist()
print("推荐给用户1的活动:", recommended_activities)
    

小明：这个例子很直观，但实际应用中需要处理更多数据吧？

小李：没错，实际场景中我们会使用更复杂的模型，如深度学习或图算法来优化推荐效果。

小明：明白了，这样不仅提高了活动参与度，还能让校友会运营更智能。

小李：是的，AI的应用正在改变传统校友会的管理模式。