英语感谢信推荐

英语感谢信推荐（通用9篇）

篇1：英语感谢信推荐

• • • • 如何写感谢信

Thankyou letter 写作感谢信时，一定要言语真切，切忌夸夸其谈，华而不实。否则只会令人反感。此外，感谢信一定要写得及时，让对方感受到你的感激之情。

开头段表明写作意图，向对方表示诚挚的谢意。I am writing to express my thanks to you for …

主体段高度评价对方的帮助，列举为何对对方心存感激。一定要提及感谢的具体原因及内容。千万不要只是一味地感谢，而不道明需要感谢的理由。还可简明扼要地说明对方提供的帮助对你所起到的作用。或是从另外一个方面，如果没有别人的帮助会怎么样 if there was not you help …

结尾段再次表达谢意，表达自己希望回报的意图，并向对方送上良好祝愿。

实用例句

1.Thank you for all your kindness and support during my trip/.journey 感谢您在我旅行期间对我的关照。

2.It was indeed a pleasure to have dinner with you.（确实 实在是）与您一起共进晚餐着实是我的荣幸。Deed 行为 作为 3.Many thanks for your warm hospitality.非常感谢您的盛情款待。

4.I’d like to thank you for the wonderful dinner you gave us today.非常感谢你今天以丰盛的晚餐款待我们。

5.Thank you for your kind cooperation during these years.感谢您在这些年里的友好合作。

6.I hope we will have a chance/opportunity for further cooperation.希望我们有机会展开更深入的合作。

实用例句

7.I really don’t know how I can thank you enough.我真不知该怎样感谢你。

8.Thank you very much from the bottom of my heart.从心底 我由衷地感激您。

9.If I can in any way return the favor, it will give me great pleasure to do so.如果我能做点什么来报答您的话，我非常乐意。

10.Thank you for the present.It’s just what I wanted.谢谢您的礼物，这正是我想要的。

11.I don’t know how to thank you for such a beautiful flower.真不知道要如何谢谢你送我这么漂亮的花。

12.Thank you for your help, I’ll definitely do something in return.• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •

• 谢谢你的帮忙，我一定会回报您的。

My sense of appreciate is beyond my word.我对你的感激超出语言所能表达 Ican’t express my thanks too much.再怎么感谢你也不为过 My appreciate is more than I can say.It would be much harder without your general help.如果不是你无私的帮助这件事会困难的多 I am excited to find that there live a potential about our further cooperation.

篇2：英语感谢信推荐

1． 本次比赛采用100分制，以去掉一个最高分和一个最低分后取平均分作为选手的成绩。2． 选手按抽签顺序上场。每位参赛选手演讲结束后，评委开始打分。然后统分人员进行分

数统计。选手的最终得分将在下一个选手比赛结束后公布。

篇3：英语考试推荐引用的36句谚语

2.God helps those who help themselves.天助自助者。

3.Easier said than done.说起来容易做起来难。

4.Where there is a will,there is a way.有志者事竟成。

5.One false step will make a great difference.失之毫厘,谬之千里。

6.Slow and steady wins the race.稳扎稳打无往而不胜。

7.A fall into the pit,a gain in your wit.吃一堑,长一智。

8.Experience is the mother of wisdom.实践出真知。

9.All work and no play makes Jack a dull boy.只工作不玩耍,聪明孩子也变傻。

10.Beauty without virtue is a rose without fragrance.无德之美犹如没有香味的玫瑰,徒有其表。

11.More hasty,less speed.欲速则不达。

12.It's never too old to learn.活到老,学到老。

13.All that glitters is not gold.闪光的未必都是金子。

14.A journey of a thousand miles begins with a single step.千里之行始于足下。

15.Look before you leap.三思而后行。

16.Rome was not built in a day.伟业非一日之功。

17.Great minds think alike.英雄所见略同。

18.Well begun,half done.好的开始等于成功的一半。

19.It is hard to please all.众口难调。

20.Out of sight,out of mind.眼不见,心不念。

21.Facts speak plainer than words.事实胜于雄辩。

22.Call black white and white black.颠倒黑白。

23.First things first.凡事有轻重缓急。

24.Ill news travels fast.坏事传千里。

25.A friend in need is a friend indeed.患难见真情。

26.Live not to eat,but eat to live.吃饭为了活着,但活着不是为了吃饭。

27.Action speaks louder than words.行动胜过语言。

28.East or west,home is the best.金窝银窝不如自家草窝。

29.It's not the gay coat that makes the gentleman.君子在德不在衣。

30.Beauty will buy no beef.漂亮不能当饭吃。

31.Like and like make good friends.趣味相投。

32.The older,the wiser.姜是老的辣。

33.Do as Romans do in Rome.人乡随俗。

34.An idle youth,a needy age.少壮不努力,老大徒伤悲。

35.As the tree,so the fruit.种瓜得瓜,种豆得豆。

篇4：英语感谢信推荐

何新华同志是一位高级干部，又是副省级领导的夫人，她要权有权、要钱有钱，完全可以坐享清福。但是，她在位时踏踏实实为人民做好事，发挥了共产党员的模范带头作用。无论在哪里工作，她都做得很出色，取得了巨大的成就，她从不满足于一般，总是向更高的目标进发。

她退休后热心公益事业，更加勤奋地为社会作贡献。她和丈夫一起在怀玉山建立爱国主义教育基地，宣传方志敏的革命事迹和奋斗精神。

她一家很节俭，省下钱来资助贫困学生、购树苗造林、捐建希望小学。她还牺牲休息时间，编写大学教材。她在日记中写道：“人生的意义：重要的不是你所得到的，而是你所付出的：重要的不是你所学到的，更是你所传授的：重要的不是你的能力，还有你的人格；重要的是你的每一次正直、怜悯、奉献的行为能激励他人。”何新华的崇高精神和言行深深激励着我，激励着每一个读者。我虽然退休了，但也要继续为人民、为社会作贡献。我的能力没有她强，作的贡献没有她大，但我要永远学习她的精神，像她那样一直奉献下去。

我感谢《老友》为读者推荐了一位极好的典型，她永远是引导我前进的动力。我要以何新华同志为榜样，永远爱人民，多做好事，乐于奉献。

我感谢《老友》，感谢该文的作者和编辑，我们读者就是喜欢这样的好文章。我衷心祝愿《老友》越办越好。

——遂川县·方世宏

《老友》帮助我治好了胃病

20多年来，我的胃病经常发作，往往三更半夜要起床吃药。《老友》杂志刊登的两篇文章启迪了我，帮助我治好了胃病。

《食物的酸碱平衡》一文，告诉我可以通过食物的酸碱平衡达到身体的酸碱平衡。这篇文章给了我很大的启示。我开始注意多吃碱性食物，慢慢减少服药。我坚持每天早餐吃馒头，中餐吃碗燕麦片泡汤，晚餐吃面条，晚间胃发热时，也用开水冲燕麦片吃。这样坚持吃了好几年，我的胃病终于发生了可喜的变化，慢慢地好转了。

我的胃病好了，还得益于醋的功劳。有一期《老友》刊登了《醋是典型的碱性食物》一文，使我知道醋的味道是酸的，但经过人体新陈代谢后的产物是碱性的。醋，酸溜溜的，过去我不沾边，读了《老友》上的这篇文章后，我对醋感兴趣了，并逐步尝到了吃醋的甜头。吃醋能够显著改变胃内酸碱度。抑制胃酸分泌，醋还能消炎抗菌，增强身体抵抗力和免疫力。现在我特别喜欢吃醋，常常在菜里面加点醋，即便有时老伴炒菜忘了放醋，我也会给补上。至今我已有两年多没有吃胃药了，真挚地感谢《老友》帮助我治好了胃病。

——弋阳县·刘向前

责编 晓辉

篇5：英语感谢信推荐

Thanks a million.I really appreciate it。

万分感谢，真的是帮了我大忙啦。

I really appreciate what you’ve done for me these days。

我真的很感激这些天来你对我的帮助。

It’s very kind of you to help me。

你能帮助我真是太好了。本文来源:考试大网

I really don’t know what I would have done without your help。

真不知道没有你的帮助我该怎么办。考试大－全国最大教育类网站()hank you for one of the most enjoyable visits we have had in many months。在您处的参观访问，是我们几个月中最愉快的一次。谨向您表示感谢。

Thank you for contributing so much to the pleasure of our stayin.。.感谢您使我们在……停留期间的愉快所作的许多努力。

Thank you so much for your generous hospitality。

非常感谢您慷慨的款待。来源：

You must give me the chance to return your kindness when you visit here。希望您光临我处，使我能答谢您的盛情。

Thank you very much(ever so much)(most sincerely)(indeed)(from the bottom of my heart)。

很(非常)(最真诚地)(确实)(衷心)感谢您。

Thanks a million(ever so much)。

万分(非常)感谢。

It’s generous of you to take so much interest in my work(togive me so much of your time)(to show me so much consideration)。

承蒙您对我的工作如此操心(为我花费这么多时间)(对我如此关怀)。

篇6：周年感谢信推荐

春山如黛，共襄盛典。在各级领导、各界友人、广大海内外校友和全体师生员工的大力支持和共同努力下，北京科技大学建校60周年庆祝活动取得了圆满成功。校庆期间，学校举办了庆祝大会、文艺晚会、学术论坛等系列庆祝活动，全面回顾了学校的光辉发展历程，认真总结了学校的办学成就经验，集中凸显了学校的精神文化内涵，凝练升华了学校的教育办学理念。这一切都饱含了各级领导、兄弟单位、各界友人、广大校友和全校师生员工的诸多心血与努力。在此，谨向您致以最诚挚的感谢和最崇高的敬意!

感谢各级领导、各界友人对北京科技大学60周年庆典的积极参与和鼎力支持。校庆活动中，各级领导、兄弟院校、合作单位、新闻媒体等，或亲临学校参加庆祝活动，或发来贺信、题词，或慷慨捐赠，体现了对学校的真切关怀和深厚情谊。您为北京科技大学所付出的关心和帮助，将永志北京科技大学史册，学校将以此为激励，进一步努力拼搏、奋发进取，努力以更加优异的成绩回报社会、回报您对学校的关心与厚爱。

感谢广大海内外校友对母校始终如一的挚爱和奉献。近些年来，我们欣喜地看到，越来越多的校友把实现个人成就同助推母校事业发展紧密相连，通过各种方式回馈和反哺母校。在60周年校庆活动中，广大校友更是不辞辛苦，聚首母校，追忆师生情、共叙同窗谊，尽显对母校的殷殷关爱之情。正是因为广大校友的参与，使得校庆活动充满了温馨与温情，体现了校庆的真正价值和意义!在此，我们也衷心希望广大校友能够经常回家看看，共构母校发展大业。

感谢全体师生员工强烈的爱校之情和志愿之举。在整个校庆筹备和校庆活动期间，全校师生员工以强烈的主人翁意识、高度的责任感，在各自的岗位上勤奋工作，务实进取。你们为全校做了大量的工作、付出了辛勤的劳动，所表现出来的团结协作、奋发进取的精神，展示了北科人良好的精神风貌。青年学子争当校庆志愿者，为校庆活动投入了满腔的热情和大量的精力。你们为60周年校庆各项活动的成功举行做出了重要贡献。在此，特向全校师生员工表示诚挚的慰问和衷心的感谢!

岁月流转，甲子重新。六十周年校庆是北京科技大学继往开来、再创辉煌的崭新起点。学校将以此为契机，把各级领导、社会各界的关怀厚爱和广大校友的深情厚意，化为学校科学发展、和-谐发展的强大动力，努力谱写学校发展的崭新 篇章。

篇7：关于职场感谢信推荐

尊敬的领导：

您好!

我是***，是*月*号*位应聘者中来自****大学****专业的大四本科生。 感谢***公司给了我一个面试的机会。这次面试开阔了我的视野，增长了我的见识，让我全方面得到了进步。相信您对我各方面综合能力的肯定，一定能增强我的竞争优势，让我在求职的路上更加坚定自己的信心。感谢公司对我的关爱，感谢公司给我的这次毕生难忘的经历!

无论这次面试我是否能被贵公司录用，我坚信――选择*****公司是明智之举。无论今后我会在哪个单位上班，我都将尽心尽责做一位具有强烈责任感、与单位荣辱与共的员工，一位扎根于单位、立志为社会创造最大价值的攀登者，一位积极进取、脚踏实地而又极具创新意识的新型人才。

大千世界，芸芸众生，如我者甚众，胜我者恒多。虽然现在还很平凡，但我勤奋进取永不服输。如蒙不弃，惠于录用，我必将竭尽才智，为公司鞠躬尽瘁!

感谢的同时，祝贵单位事业蒸蒸日上，前程远大，一帆风顺!

此致

敬礼

***

篇8：英语感谢信推荐

关键词：主题模型,计算机应用,个性化推荐,协同过滤

人类步入信息时代以来,计算机技术日新月异,信息技术从各个领域影响着人类的生活。与此同时,在教育领域,随着技术的进步,计算机辅助教学和e-Learning也越来越流行。在这样大的环境下,CMET顺应而生。随着系统用户量及作文量的积累,海量的作文,仅仅依靠用户自身搜索不能够全面有效地获取适合的有用范文。

写作批阅平台的作文量的积累,为用户提供了充足的范文库,但也为用户带来了“信息过载”的问题。用户从充足的范文库中获取自己感兴趣或者对自身有用的范文变的越发困难。CMET运用了本文的个性化推荐技术,从传统的单向主动模式转变为双向主动模式,以用户为中心,主动分析用户的需求,并尽可能的满足不同用户的需求,最终将范文推送给用户,即“用户需要什么,我就提供什么”,节约了用户大量的时间去寻找范文。

本文提出并实现了BaseLDACF,针对不同用户进行个性化的范文推荐。

1 相关推荐技术

推荐技术大致分为基于内容(BaseContent)、基于用户的协同过滤(BaseUserCF)和基于物品的协同过滤(BaseItemCF)三种[1]。BaseLDACF大体就是将BaseContent和协同过滤算法相融合。通过分析用户的历史行为为各个用户构建用户兴趣模型,并以此为依据,采用BaseLDACF算法预测用户可能感兴趣的范文。

1.1 BaseContent推荐

基于内容的推荐是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在物品的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对物品的评价意见。其主要思想是,根据物品内容,结合用户的历史行为对用户进行兴趣建模,并通过物品匹配计算物品与目标用户兴趣间的相似度,将相似度排名最高的物品推荐给目标用户。

1.2 BaseUserCF推荐

BaseUserCF算法的诞生标志着推荐系统的诞生,它一般采用最近邻技术,利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离,然后利用目标用户的最近邻居用户推荐。该算法是基于这样的假设:为一用户找到他真正感兴趣的内容好方法是首先找到与此用户有相似兴趣的其他用户,然后将它们感兴趣的内容推荐给此用户。

从上面的描述及图1可知,BaseUserCF算法主要包括两个步骤:

1) 找到和目标用户兴趣相似的用户集合;

2) 找到这个集合中的用户喜欢的,且目标用户没有操作过的物品推荐给目标用户。

我们可以通过如下的余弦相似度计算出步骤1)所需的用户之间的相似度:

$w{}_{\text{u}\text{v}}=\frac{|{\rm N}(\text{u}){\displaystyle \cap {\rm N}}(\text{v})|}{\sqrt{|{\rm N}(\text{u})\parallel {\rm N}(\text{v})|}}(1)$

u和v表示用户,N(k),k∈{u,v}为用户k曾经有过正反馈的物品集合。

有了与目标用户相似的用户集合后,我们便可以通过如下公式度量用户u对物品i的感兴趣程度:

p(u,i)=∑v∈S(u,K)∩N(i)wuvrvi (2)

其中,S(u,K)包含和用户u兴趣最接近的K个用户,N(i)是对物品i有过行为的用户集合,wuv是用户u和用户v的兴趣相似度,rvi代表用户v对物品i的兴趣。

1.3 BaseItemCF推荐

BaseItemCF算法给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。不过,BaseItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度,它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。该算法认为,物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B[3]。如图2所示。

BaseItemCF算法主要分为两步:

1) 计算物品之间的相似度;

2) 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。

为了避免推荐出热门的物品,有如下的公式:

$w{}_{\text{i}\text{j}}=\frac{|{\rm N}(\text{i}){\displaystyle \cap {\rm N}}(\text{j})|}{\sqrt{|{\rm N}(\text{i})\parallel {\rm N}(\text{j})|}}(3)$

|N(i)|是喜欢物品i的用户数,|N(i)∩N(j)|是同时喜欢物品i和物品j的用户数。公式(3)惩罚了物品j的权重,因此减轻了热门物品会和很多物品相似的可能性[4]。

2 主题模型

主题模型是用来判断两个文档是否相似。其目的是尽可能地判断出两个文档在语义方面的相关性,而不是像传统的相似性判断算法,如TF-IDF等,是通过查看两个文档共同出现的单词的多少来判断的。但是传统的方法没有考虑到文字背后的语义关联,可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有,但两个文档是相似的。

以两个句子为例,第一个是“最近流感比较厉害”,第二个是“板蓝根可能要涨价”。

如果由人来判断,我们一看就知道,这两个句子之间重复的词语虽然没有,但仍然是很相关的。如果按传统的方法——只取决于字面上的词语重复,来判断这两个句子的相关性,二者肯定不相似,因此在判断文档相关性的时候需要考虑到文档的语义,而语义挖掘的利器是主题模型。

2.1 主题模型是什么

主题模型,顾名思义,就是对文字中隐含主题的一种建模方法。在主题模型中,主题就是一个概念、一个方面,它表现为一系列相关的词语的条件概率。形象来说,一个主题就好像是一个桶,里面装了出现概率较高的词语,正是这些词语共同定义了这个主题[5]。

主题模型作为一种生成模型,对一篇文档产生的过程进行了建模。其基本思想是,一个人在写一篇文档的时候,会首先想这篇文章要讨论哪些话题,然后思考这些话题应该用什么词描述,从而最终用词写成一篇文章。可知,要生成一篇文档,它里面的每个词语出现的概率为:

p(词语|文档)=∑主题p(词语|主题)×p(主题|文档) (4)

式(4)中p(词语|文档)表示每篇文档中每个词语出现的概率;p(词语|主题)表示每个主题中每个词语出现的概率;p(主题|文档)表示每篇文档中各个主题出现的概率。三者分别以“词语-文档”、“词语-主题”和“主题-文档”三个矩阵进行表示[6]。

给定一系列文档,通过对文档进行分词,计算各个文档中每个词语的词频就可以得到“词语-文档”矩阵C。主题模型就是通过矩阵C进行训练,学习出“词语-主题”和“主题-文档”矩阵。主题模型训练学习的方法代表性的有基于LDA的概率模型。

2.2 LDA模型

LDA模型是一个产生式3层概率模型,有3种元素,即文档、主题和词语。每一篇文档都会表现为词的集合,这称为词袋模型。每个词在一篇文章中属于一个主题。LDA通俗的来说:假想一个人,他现在要写m篇文章,一共涉及了K个主题,每个主题下的词分布为一个从参数为$\overrightarrow{\text{β}}$的Dirichlet先验分布中抽样出来的多项式分布。对于每篇文章,他首先会从一个泊松分布中抽样一个值作为文章长度,再从一个参数为$\overrightarrow{\text{α}}$的Dirichlet先验分布中抽样出一个多项式分布作为该文章里面出现每个主题下词的概率;当他想写某篇文章中的第n个词的时候,首先从该文章中出现每个主题下词的多项式分布中抽样一个主题,然后再在这个主题对应的词的多项式分布中抽样一个词作为他要写的词。不断重复这个随机生成过程,直到他把m篇文章全部写完。概率图模型表示如下图3所示。

本文采用了Gibbs Sample算法学习LDA,该算法的运行方式是每次选取概率向量的一个维度,给定其他维度的变量值抽样当前维度的值,不断迭代,直到收敛输出待估计的参数。得到模型参数$\overrightarrow{{\displaystyle \theta {}_{\text{m}}}}$和$\overrightarrow{{\displaystyle \phi {}_{\text{k}}}}$的计算公式如下:

$\text{φ}{}_{\text{k}\text{i}}=\frac{\text{n}{}_{\text{k}}^{(1)}+\text{β}{}_{\text{i}}}{{\displaystyle {\sum }_{\text{i}=1}^{\text{v}}\text{n}}{}_{\text{k}}^{(\text{i})}+\text{β}{}_{\text{i}}}(5)$

$\text{θ}{}_{\text{m}\text{k}}=\frac{\text{n}{}_{\text{m}}^{(\text{k})}+\text{α}{}_{\text{k}}}{{\displaystyle {\sum }_{\text{k}=1}^{\text{k}}\text{n}}{}_{\text{m}}^{(\text{k})}+\text{α}{}_{\text{k}}}(6)$

上式中,φki是当前词i在主题k上的概率,θmk是文档m包含主题k的概率;αk是文档m下主题k的多项分布的Dirichlet先验参数,βi是主题k下词i的多项分布的Dirichlet先验参数;n${}_{\text{k}}^{(\text{i})}$是词i在主题k上出现的个数,n${}_{\text{m}}^{(\text{k})}$是文档d中出现主题k的个数。

2.3 LDA的改进

综上所述,可以看出将一个词分配到一个主题中受到词在主题中的概率和词所在的文档拥有的主题概率二者影响,且由于高频词在主题中和文档中占有的比例都较大,导致主题的分配向高频词的主题倾斜。因此,本文对传统的LDA模型进行了改进,为文档单词赋予了权重,在LDA的初始化阶段,通过加上各个单词的权重weight代替加1进行改进。伪代码如下:

foreach document i in range(0,|D|):

foreach word j in range(0,|D(i)|):

z[i][j] = rand() % K

NZD[z[i][j], D[i]] += weight[i][j]

NWZ[w[i][j], z[i][j]] += weight[i][j]

NZ[z[i][j]] += weight[i][j]

D为文档集合,z[i][j]是文档随机被赋予的主题,NWZ(w,z)记录词w被赋予主题z的次数,NZD(z,d)记录文档d中被赋予主题z的词的数量。

计算单词的权重采用了类似于TFIDF的主要思想,即权重weight = TFC*IDF,这里的TFC表示词条t在文档d的个数除以文档d中居中的词条个数,IDF则是如果包含词条t的文档越少,IDF越大。

3 基于主题模型的协同过滤

3.1 改进BaseUserCF算法

传统的BaseUserCF算法并没有考虑到物品的热门程度,我们知道,热门的物品相对于冷门的物品对计算用户之间相似度的影响较之弱,就是说两个用户对冷门物品采取过同样的行为更能说明他们兴趣的相似度。因此,可将式(1)做以下改进:

$w{}_{\text{u}\text{v}}=\frac{{\displaystyle {\sum }_{\text{i}\in {\rm N}(\text{u}){\displaystyle \cap {\rm N}}(\text{v})}\frac{1}{\log 1+|{\rm N}(\text{i})|}}}{\sqrt{|{\rm N}(\text{u})\parallel {\rm N}(\text{v})|}}(7)$

公式(7)通过$\frac{1}{\log 1+|{\rm N}(\text{i})|}$惩罚了用户u和用户v共同兴趣列表中热门物品对他们相似度的影响。

而公式(2)仅仅通过将用户兴趣相似度wuv与用户v对物品i的兴趣rvi相乘求和来度量用户u对物品i的感兴趣程度,并未考虑到用户u对物品i的兴趣值rui与rvi之间的差别所带来的影响。如:假设用户对物品的最高兴趣值为5,当用户v对物品i的兴趣值rvi=4且用户v对所有物品的平均兴趣值为3,而用户u对物品i的兴趣值rui只有2并且用户u对所有物品的平均兴趣值为4,此时,若通过式(2)简单的将wuv和rvi相乘求和,求出的用户u对物品i的感兴趣程度便会出现较大误差,为了消减这一问题所带来的误差,本文引入了修正因子ModRate,该因子弥补了兴趣值差异所带来的问题,式(8)便是ModRate的公式:

$\text{Μ}\text{o}\text{d}\text{R}\text{a}\text{t}\text{e}\{\begin{array}{l}\text{f}\text{k}-[\text{f}\text{k}],\text{f}\text{k}=\frac{r{}_{\text{u}\text{i}\text{x}}/\stackrel{-}{{\displaystyle r{}_{\text{u}}}}}{r{}_{\text{v}\text{i}}/\stackrel{-}{{\displaystyle r{}_{\text{v}}}}}\text{且}\text{f}\text{k}>1\\ \text{f}\text{k}-[\text{f}\text{k}],\text{f}\text{k}=\frac{r{}_{\text{v}\text{i}}/\stackrel{-}{{\displaystyle r{}_{\text{v}}}}}{r{}_{\text{u}\text{i}\text{x}}/\stackrel{-}{{\displaystyle r{}_{\text{u}}}}}\text{且}\text{f}\text{k}>1\end{array}(8)$

其中ruix是用户u对i的预测兴趣值,$\stackrel{-}{{\displaystyle r{}_{\text{k}}}}$是用户k平均兴趣值的表示。

将ModRate引入式(2),即得最终的BaseUserCF改进式(9):

p(u,i)=∑v∈S(u,K)∩N(i)wuv(rvi+ModRate) (9)

3.2 BaseLDACF算法

对改进的BaseUserCF算法,我们可从式(9)中充分理解,不难发现,式(9)在计算用户u对物品i的感兴趣程度时,以用户u、v之间的相似度wuv作为桥梁,而物品i与用户u之间相似度重要性却被忽视了。举个例子来说,用户u对物品m,n,k有过操作,通过与u相似的用户集而得到的物品i,j等,且通过式(9)计算得出的推荐i的可能性小于推荐j,但i与u操作过的物品的相似度远高于j与u操作过的物品的相似度,依常理判断知,此时用户希望得到的推荐是i甚过于j,由此,便是式(9)所会带来的问题。

为了解决上述问题,本文通过将主题模型融入到改进的BaseUserCF中,为式(9)添加新的变量sim,该变量是通过主题模型所得到的主题-文档概率集,使用JS散度(Jensen-Shannon Divergence)来计算待推荐物品与目标用户操作过的物品集的相似度集合,取出最小的相似值作为sim值。通过上述分析,BaseLDACF算法可描述如下式(10):

p(u,i)=∑v∈S(u,K)∩N(i)(wuv+sim)*(rvi+ModRate) (10)

4 推荐模块的实现

在CMET系统中推荐模块分为两种推荐引擎,一个是给用户登录系统后在首页给出推荐的,另一个是给用户写完一篇作文后作出推荐的。为方便描述,在此,我们将这两种推荐引擎分别命名为RecEngine1和RecEngine2。

RecEngine1使用了本文提出的BaseLDACF推荐算法,RecEngine2使用了本文改进的LDA主题模型进行内容上的相似性推荐。推荐模块通过读取后台数据库中的用户行为和作文内容,基于推荐算法,分析用户的行为日志,给用户生成推荐列表,最终展示到网站的界面上。推荐模块加入到CMET系统中,如下简图4:

推荐引擎的架构图如图5所示。 由图5可看出,推荐引擎架构主要包括4个部分:

1) 部分A负责从数据库或者缓存中拿到用户行为数据,通过分析不同行为,生成当前用户的特征向量。该模块的输出是用户特征向量。

2) 部分B负责将用户的特征向量通过特征-范文相关矩阵转化为初始推荐范文列表。

3) 部分C负责计算出作文间的内容相似性,此部分在不同引擎中,功能有所不同:

在RecEngine1中,将待测范文与用户操作过的范文输入部分C中,得到待测范文与用户的相似值sim输出给部分B;

在RecEngine2中,直接是通过部分C计算新写作文与系统中所有范文的内容相似性,将计算结果排序输出给部分B,此时B将直接根据C所得结果转化为初始推荐范文列表。

4) 部分D负责对初始的推荐列表进行过滤、排名等处理,从而生成最终的推荐列表。

根据图示4、5即在CMET系统中实现了推荐模块。

5 结束语

全文通过不断的改善传统的协同过滤算法,将主题模型与协同过滤算法相混合,提出了一种全新的推

荐算法BaseLDACF,利用LDA主题模型挖掘作文的主题,引入了作文与用户的相似值sim,结合BaseUserCF的公式,对用户进行了更准确的作文推荐。本文对推荐引擎RecEngine1推荐准确性做了大幅提升,但对RecEngine2在写完一篇作文后进行的推荐仅仅只依据内容上的相似度,推荐准确性及用户的满意度都差强人意,后续的工作将针对RecEngine2进行改进,可以通过将作文的层次结构作为推荐的影响因素、将BaseItemCF算法融入到RecEngine2中等举措,从而使推荐模块更加完善。

参考文献

[1]刘建国,周涛,汪秉宏.个性化推荐系统的研究进展[J].自然科学进展,2009,19(1):1-15.

[2]J BREESE,D HEEHERMAN,C KADIE.Empirical analysisof predictive algorithms for collaborative filtering[C]//Procof the 14th Conf on Uncertainty in Artificial Intelligence(UAI98).San Francisco,CA:Morgan Kaufmann.1998:43-52.

[3]邓爱林,朱扬勇,施伯乐.基于项目评分预测的协同过滤推荐算法[J].软件学报,2003,14(9):1621-1628

[4]赵亮,胡乃静,张守志.个性化推荐算法设计[J].计算机研究与发展,2002,39(8):986-991.

[5]徐戈,王厚峰.自然语言处理中主题模型的发展[J].计算机学报,2011,34(8):1423-1435.

[6]孙玉婷.基于概率主题模型的中文话题检测与追踪研究[D].武汉:华中科技大学,2010.

[7]BLEI D,ANDREW Y NG,JORDAN M.Latent dirichlet allo-cation[J].Journal of Machine Learning Reserach,2003(3):993-1022.

篇9：英语感谢信推荐

（1）表达感谢之情并说明理由；

（2）描述并赞赏对方给与的帮助；

（3）再次阐明谢意并表达回报、愿望或祝愿。

分析历年高考英语作文真题发现，高考真题中并没有以感谢信的形式命题，而是把感谢这一内容作为写作的一个要点进行考查。

一、常用套语

1. 相关单词

2. 相关短语

表达“因（做了）某事而感谢您”的短语或句式有：

（1）thank you for （doing） sth.

（2）be thankful to you for（doing） sth.

（2）be grateful to you for （doing） sth.

（3）express my thanks to you for （doing） sth.

（4）express /show our gratitude to you for （doing） sth.

（5）show my hearty thanks to you for （doing） sth. 向你表达我衷心的感谢

（6）convey / express my heartfelt appreciation to you向你表达我衷心的感谢

3. 相关句子

（1）I am grateful to you for your patience， expertise and genuine concern.对于你们的耐心、专业精神和关心我表示深深地感谢。

（2）I would like to take this opportunity to express our gratitude to you for your timely help.我谨借此机会感谢您给予我们的及时帮助。

（3）I am writing to convey my heartfelt appreciation to you for the warm welcome you extended to my friend Kevin when he visited your school last week. 我写这封信是为了对你在我的朋友Kevin去参观你们学校时给予的热情欢迎表示衷心的感谢。

（4） If it had not been for your help /But for your help during my one years stay in New York， I wouldnt have adapted to it so quickly.在纽约的这一年里，若不是你给予的帮助，我不会适应得这么快。

（5）Please accept my sincere thanks for your participating in todays lecture.请接受我最诚挚的感谢，谢谢你参加今天的讲座。

二、高考真题

1.（2006安徽）假设你是李华，作为选派的交流学生在美国某中学学习了一年，寄住在Mr. Brown家里，刚回到国内。回国后你发现自己的一本英语词典遗忘在他家，因此给他写一封信，请他帮助寄回词典。信的主要内容如下：

[第一个要点]感谢在美国期间他所提供的帮助。

参考范文：I am truly grateful to you for all the kindness I got from you during my stay in the US.

2. （2008全国卷 I）假定你是李华，从小喜爱大熊猫（panda），一直通过有关网站（website）关注三年前在美国圣迭哥动物园出生的大熊猫“苏琳”和她的母亲“白云”。现在苏琳即将三岁。请根据以下要点给动物园工作人员写一封信：

[第三个要点]感谢工作人员。

参考范文：Id like to wish her a happy birthday and to express my thanks /gratitude to you for your hard work， because of which Sulin and her parents are living a happy and healthy life in the US.

3.（2009山东）假设你是李华，曾在美国学习半年，现已回国。你想联系你的美国老师Mr. Smith，但没有其联系方式。请根据以下要点给你的美国同学Tom 写一封信：

[第一个要点]感谢Tom对你英语学习的帮助。

参考范文：I am writing to extend my gratitude to you for your kind assistance in my English learning when I was in the US. Additionally， your generous help and tender care made me feel warmly welcomed and transformed my first American trip into a unforgettable memory.

4. 2010重庆）假设你是李华，于2010年6月3日搭乘国外某航空公司航班（flight number BA793）回国后，发现遗失了一个行李箱（suitcase）。现请用英文给该航空公司写一封信，请他们帮你寻找。

[第四个要点]期待回复并表示感谢。

参考范文：Please accept my sincere appreciation for your help and kind consideration and I look forward to receiving your earliest reply.

5.（2010陕西）假定你是李华。你们学校和一所美国中学签署了教师交流协议。在过去的一年里，你们的英文老师是来自这所中学的Sue Wood。不久前她返回美国任教。请你根据写作要点和要求给Sue写封电子邮件。写作要点：

[第一个要点]对她表达感谢之意。

参考范文：We all miss you and please accept our sincere thanks for what you did for us.

6.（2013重庆）调查显示，中国长江江豚（finless porpoise）受人类活动影响而频临灭绝，目前总数不足1000只。假设你是李华，现请用英文给WWF（世界自然保护基金组织）写一封信，请他们关注这一状况并提供帮助。

[第四个要点]表示感谢并期待回复。

参考范文：Thank you very much for your attention to it and kind help and I look forward to receiving your earliest reply.

7. （2014山东）假如你是李华，作为你们学校交换生的Tracy即将结束她在中国的学习生活并返回英国，请你根据以下内容用英语写一篇欢送稿。

[第三个要点]感谢她对大家英语学习的帮助。

参考范文：It is due to her help that every one of us has made great progress. Therefore， I would like to take this opportunity to express our heartfelt appreciation to Tracy from the bottom of our heart and we owe a debt of gratitude to her.

三、省市模拟题

1.（2016广东省适应性测试）假定你是李华，负责学校英文广播站。请你给广播站的顾问Dr. your Brown写一封电子邮件，邀请他参加广播站十周年庆典。要点如下：

[第一个要点]感谢他的指导。

I am truly grateful to you for having been our consultant for such a long time. If it had not been for your guidance， our broadcast station wouldnt have made so great progress and wouldnt have been that popular with the students.

2.（2016深圳二模）假定你是李华，你所在的“中国剪纸文化的传承（inheritance）和发展”课题研究小组刚刚获得今年的“中国大智汇创新研究挑战赛（China Thinks Big 2016）”二等奖。请你写信给你的外籍教师史密斯先生，感谢他一直以来对你们的支持与帮助。要点如下：

[第四个要点]感谢与祝愿。

I am thankful to you for your unselfish assistance and support all the time and I like to convey my sincere wishes for your happiness and health.

四、原创练习

1. 假定你是李华，你所喜爱的《21世纪报 · 中学生版》（21st Century-School Edition）创刊16周年之际征集读者意见。请你依据以下内容给主编写封信，内容主要包括：

（1）说明你是忠实读者。

（2）感谢该报对你英语学习的帮助。

（3）赞赏该报优点。

（4）提出建议。

注意：（1）词数100左右，开头语己为你写好；

（2）可以适当增加细节，以使行文连贯。

Dear Editor-in-Chief，

Congratulations on the 16th anniversary of 21st？Century-School Edition！

……

2. 假定你是李华，从互联网上得知国际中学生组织将举办一次给世界各国新生赠送二手课本的活动，欢迎各国学生参加。请写一封电子邮件申请参加。内容主要包括：

（1）个人情况：年龄，性别，学历；

（2）表达参加意图及原因；

（3）希望获准并表示感谢。

注意：（1）词数100左右，开头语己为你写好；

（2）可以适当增加细节，以使行文连贯。

Dear Sir or Madam，

…

Looking forward to your reply！

Sincerely yours，

Li Hua

参考范文：

1.

Dear Editor-in-Chief，

Congratulations on the 16th anniversary of 21st Century-School Edition！

Im a regular reader of your newspaper. I am truly grateful to your newspaper for the help it has been giving to me in studying English. If it had not been for the guidance of your newspaper， I wouldnt have acquired so much knowledge. I like it very much for the reason that it not only provides a great variety of the latest news at home and abroad but also covers a wide range of interesting topics. In my view， it would be better if 21st Century-School Edition carries more articles to guide us in our English writing， and I hope that it will become even more popular.

Sincerely yours，

Li Hua

2.

Dear Sir or Madam，

Im Li Hua， an 18-year-old middle school student from China. I read from the Internet the announcement of an activity that you will hold to give the second-hand textbooks to newcomers as gifts at the very beginning of a new term and I am interested in it. I know that you welcome students from different countries and Id like to participate in it. I aim to take part in it not only because I tend to save the resources and help the poor students but also because I attempt to inspire other students who used the book to work harder. I hope I will be accepted as a member of your activity. And Id like to express my thanks to you if you would consider choosing me to be one.

Looking forward to your reply！

Sincerely yours，

Li Hua