小李：嘿，小张，最近我在研究一个研究生综合管理系统，想看看能不能加入一些AI功能。
小张：哦，这听起来挺有意思的。你打算怎么用AI呢？
小李：比如学生选课推荐，或者成绩分析，这些都可以用机器学习来做。
小张：对啊，可以用用户的历史数据训练模型，预测他们可能感兴趣的课程。
小李：那具体怎么实现呢？有没有现成的代码可以参考？
小张：我可以给你写个简单的示例，用Python和scikit-learn库来实现课程推荐。
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 假设有一个学生的选课记录
data = {
'student_id': [1, 2, 3, 4, 5],
'course_1': [1, 0, 1, 0, 1],
'course_2': [0, 1, 0, 1, 0],
'course_3': [1, 1, 0, 0, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)
X = df.drop('student_id', axis=1)
# 使用KMeans聚类进行学生分组
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)
df['cluster'] = kmeans.labels_
print(df)
小李：这段代码能帮助我们把学生分成不同的类型，然后根据他们的偏好推荐课程。
小张：没错，这只是基础部分，如果加上深度学习模型，还能更精准地预测兴趣。
小李：看来AI真的能为研究生管理系统带来很多变化，值得深入研究。
小张：是的，未来我们可以结合更多数据，比如论文方向、导师信息等，实现更智能的管理。
