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基于人工智能的大学综合门户系统设计与实现

本文通过对话形式探讨了如何利用人工智能技术提升大学综合门户的功能性和用户体验。

Alice

嗨,Bob!最近我在研究怎么用人工智能改进我们学校的综合门户。你觉得这个方向怎么样?

Bob

听起来很有趣!你具体想从哪些方面入手呢?

Alice

我想先从智能推荐开始,比如根据学生的学习行为推荐课程或者活动。

Bob

那我们可以用Python结合机器学习库来实现。首先需要收集用户行为数据,然后训练一个推荐模型。

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

 

# 加载数据

data = pd.read_csv('student_behavior.csv')

大学综合门户

X = data[['course_taken', 'activity_participated']]

y = data['recommended_course']

 

# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

 

# 训练模型

model = RandomForestClassifier()

model.fit(X_train, y_train)

 

# 预测

predictions = model.predict(X_test)

]]>

Alice

太棒了!接下来我们可以加入自然语言处理功能,让门户能自动回答学生的常见问题。

Bob

这可以用NLTK或spaCy库实现。我们需要构建一个问答系统,能够理解问题并提供准确的答案。

import spacy

 

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

 

def answer_question(question):

doc = nlp(question)

# 简单示例:检查问题是否包含特定关键词

if "course" in question:

return "The course schedule can be found on the main page."

elif "library" in question:

return "The library hours are from 8 AM to 10 PM."

else:

return "I'm sorry, I don't have an answer for that."

 

# 示例

print(answer_question("What time does the library close?"))

]]>

Alice

这样一来,我们的门户就更加智能化了。不过,我还想加入数据分析功能,帮助学校更好地了解学生需求。

Bob

没问题!我们可以使用Pandas进行数据分析,并可视化结果。比如,分析不同年级学生的选课偏好。

import matplotlib.pyplot as plt

 

# 数据分析

grades = data['grade']

course_preferences = data.groupby('grade')['course_taken'].count()

 

# 可视化

plt.bar(course_preferences.index, course_preferences.values)

plt.xlabel('Grade')

plt.ylabel('Number of Courses')

plt.title('Course Preferences by Grade')

plt.show()

]]>

Alice

太好了!这样我们的大学综合门户不仅方便学生,还能为学校提供有价值的数据支持。

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