基于AI助手的研究生管理系统设计与实现

在现代高校信息化建设中，研究生管理系统扮演着重要角色。本文提出了一种基于Python Flask框架开发的研究生管理系统，并集成AI助手功能，以优化信息查询和任务分配。

首先，系统采用MySQL数据库存储研究生信息，包括学号、姓名、研究方向等字段。表结构如下：

    CREATE TABLE students (
      id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
      student_id VARCHAR(20) NOT NULL UNIQUE,
      name VARCHAR(50) NOT NULL,
      major VARCHAR(100),
      advisor_id INT,
      FOREIGN KEY (advisor_id) REFERENCES professors(id)
    );
    

系统前端使用HTML/CSS/JavaScript构建，后端通过Flask处理请求并与数据库交互。例如，添加学生信息的API如下：

    from flask import Flask, request, jsonify

    app = Flask(__name__)

    @app.route('/add_student', methods=['POST'])
    def add_student():
        data = request.get_json()
        student_id = data['student_id']
        name = data['name']
        major = data['major']
        # Insert into database logic here
        return jsonify({'message': 'Student added successfully!'})

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

AI助手模块基于自然语言处理（NLP）技术，能够解析用户输入并返回相关信息。例如，利用NLTK库实现关键词提取：

    import nltk
    from nltk.corpus import stopwords
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

    nltk.download('stopwords')
    stop_words = set(stopwords.words('english'))

    def extract_keywords(text):
        vectorizer = CountVectorizer(stop_words=stop_words)
        X = vectorizer.fit_transform([text])
        feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()
        return feature_names
    

此外，系统还提供了数据可视化功能，通过Matplotlib绘制研究生分布图，便于导师查看学生的研究方向。

总体而言，该系统不仅提高了研究生管理的自动化程度，而且借助AI助手功能增强了交互体验，为高校科研管理提供了新思路。