AI赋能校友会管理系统与课表智能整合

小李：最近我们在开发一个校友会管理系统，但感觉功能有点单一，你有什么建议吗？

小王：你可以考虑引入AI技术，比如用自然语言处理来自动分析校友的反馈，或者用机器学习预测校友活动的参与度。

小李：听起来不错，那怎么和课表结合起来呢？

小王：我们可以设计一个模块，根据校友的课程历史数据，推荐他们可能感兴趣的活动。比如，如果某位校友曾选修过计算机课程，就推送相关的技术讲座或聚会。

小李：这个思路很实用，那具体怎么实现呢？

小王：我们可以先用Python编写一个简单的课表解析器，把课程信息提取出来，然后用AI模型进行分类和匹配。

小李：能给我看一段代码示例吗？

小王：当然可以。下面是一个简单的课表解析函数：

    def parse_schedule(schedule_data):
        courses = []
        for line in schedule_data.split('\n'):
            if '课程' in line:
                course_info = line.split(',')
                courses.append({
                    'name': course_info[0],
                    'time': course_info[1],
                    'teacher': course_info[2]
                })
        return courses

    # 示例数据
    schedule = "课程:Python编程,时间:周一13:00,教师:张老师\n课程:人工智能,时间:周三15:00,教师:李老师"
    parsed_courses = parse_schedule(schedule)
    print(parsed_courses)
    

小李：这段代码能帮助我们提取课表信息，接下来是不是可以用这些数据训练一个推荐模型？

小王：没错，你可以使用协同过滤算法，根据校友的历史课程和活动参与情况，生成个性化推荐。

小李：明白了，这样就能让校友会管理系统更智能、更高效了！

小王：对，AI的应用能让系统不仅仅是记录信息，还能提供有价值的服务。