消息推送系统

小明：最近我在研究统一消息系统，感觉它在企业中越来越重要了。

小李：是啊，尤其是在多平台消息同步方面。不过你有没有想过，如果把人工智能加进去，会不会让消息处理更智能？

小明：听起来不错！那你是怎么想的？

小李：我们可以用AI来对消息进行优先级排序。比如，根据用户的历史行为、关键词匹配度、时间紧迫性等维度来计算消息的排名。

小明：这很有意思。你能举个例子吗？

小李：当然可以。假设有一个统一消息系统，它接收来自邮件、短信、即时通讯等多个渠道的消息。我们可以用Python写一个简单的消息排名算法。

小明：那代码是怎样的？

小李：这里是一个简单的示例：

import heapq

messages = [
    {"id": 1, "text": "项目进度更新", "time": "2025-04-05 10:00"},
    {"id": 2, "text": "紧急客户反馈", "time": "2025-04-05 10:05"},
    {"id": 3, "text": "团队会议提醒", "time": "2025-04-05 10:10"}
]

# 消息评分函数
def score_message(msg):
    # 基于时间的权重
    time_weight = 1 / (1 + (datetime.now() - datetime.strptime(msg["time"], "%Y-%m-%d %H:%M")).total_seconds())
    # 基于文本内容的关键词匹配（此处简化）
    keyword_weight = 1 if "紧急" in msg["text"] else 0.5
    return time_weight * keyword_weight

# 排序并取前3条
sorted_messages = sorted(messages, key=lambda x: score_message(x), reverse=True)
top_3 = heapq.nlargest(3, messages, key=lambda x: score_message(x))

print("Top 3 Messages by Priority:")
for msg in top_3:
    print(f"ID: {msg['id']}, Text: {msg['text']}")

    

小明：哇，这个算法真的很实用。看来AI确实能提升消息系统的效率。

小李：没错，未来随着AI技术的发展，统一消息系统的排名机制会更加智能化。

高校科研管理系统

小明：我明白了，这就是技术融合的力量。