融合门户
教授张：小李，你最近在研究我们大学的综合信息门户项目，进展如何？
学生李：教授，我已经初步搭建了一个框架，但感觉还需要一些智能技术支持。比如，现在学生登录后只能查看固定的信息，如果能根据他们的需求推荐内容就更好了。
教授张：确实，这正是AI可以发挥作用的地方。你可以尝试引入机器学习模型来分析学生的访问习惯。
学生李：好的，我打算先从Python开始，使用Pandas库对用户行为数据进行预处理。
import pandas as pd
# 加载用户行为数据
user_data = pd.read_csv('user_behavior.csv')
# 数据清洗
user_data.dropna(inplace=True)
print(user_data.head())
学生李：接下来，我计划使用Scikit-learn库训练一个简单的分类器，预测用户的兴趣点。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X = user_data[['clicks', 'time_spent']]
y = user_data['interest']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)
教授张：不错，不过记得还要优化算法性能。另外，为了提升用户体验，建议集成自然语言处理技术，让门户支持语音查询功能。
学生李：明白了，我会查阅相关资料，并尝试使用NLTK或Transformers库实现这一目标。
from transformers import pipeline
nlp = pipeline("text-classification", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
query = "我想了解下学期的课程安排"
result = nlp(query)
print(result)
学生李：最后一步是将这些功能整合到现有的门户系统中，确保兼容性和安全性。
教授张：很好，希望你能顺利完成这个项目，这对未来大学信息化建设非常有意义。
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