基于校友管理平台与AI助手的高效协作系统设计与实现

在现代高校信息化建设中，校友管理平台扮演着重要角色。它不仅能够帮助学校维护与校友的关系，还能促进校友资源的共享。然而，随着校友数量的增长，传统的人工管理模式已难以满足需求。为此，引入AI助手成为一种创新解决方案。

### 系统架构设计

本系统采用B/S架构，前端使用HTML/CSS/JavaScript开发，后端基于Python Flask框架实现。数据库选用MySQL存储校友数据，同时利用TensorFlow构建推荐算法模块作为AI助手的核心部分。

### 关键功能模块

1. **校友档案管理**：提供校友基本信息录入、修改及查询功能。

2. **智能匹配服务**：通过AI助手分析校友的职业背景、兴趣爱好等特征，实现精准的信息推送。

3. **活动组织支持**：辅助策划线上或线下活动，并自动发送邀请函。

### 具体代码示例

    # 导入必要的库
    from flask import Flask, request, jsonify
    import mysql.connector
    from tensorflow.keras.models import load_model

    app = Flask(__name__)

    # 连接数据库
    def get_db_connection():
        return mysql.connector.connect(
            host="localhost",
            user="root",
            password="password",
            database="alumni_platform"
        )

    # 获取校友列表
    @app.route('/api/alumni', methods=['GET'])
    def get_alumni():
        conn = get_db_connection()
        cursor = conn.cursor(dictionary=True)
        cursor.execute("SELECT * FROM alumni")
        alumni = cursor.fetchall()
        cursor.close()
        conn.close()
        return jsonify(alumni)

    # 使用AI助手进行职业推荐
    @app.route('/api/recommendation', methods=['POST'])
    def recommend_job():
        data = request.json
        model = load_model('job_recommendation.h5')
        prediction = model.predict([[data['experience'], data['education']]])
        return jsonify({'recommended_job': prediction[0]})

    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    

### 总结

该系统通过整合校友管理与AI技术，显著提升了工作效率和服务质量。未来，我们计划进一步优化算法性能并扩展更多实用功能。

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