考研英语推荐信

2024-05-01

考研英语推荐信（共9篇）

篇1：考研英语推荐信

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2017考研英语推荐信万能写作模板

相信各位2017考研的同学，大部分都会将作文放到最后的冲刺阶段来复习。说到考研英语作文的复习，当然少不了背诵模板，模板背的多，在考场上也能发挥不小的作用。所以，不管你的英语写作能力怎么样，多背一些模板和佳句总是有好处的。下面，文都网校小编给大家分享一些2017考研英语小作文万能写作模板：

推荐信

推荐信可以推荐一个人、一个地方、一本书、一部电影。在信中表明推荐的内容、原因及进一步的沟通。

第一段概括说要推荐的内容：I am writing to you to recommend.I have sufficient reasons to introduce this to you and I dare say this is the best I have ever seen.第二段叙述推荐的东西的价值，可以从表面和深层两方面来写：This movie/book/city的主题或城市坐落于哪里。What is more, 情节吸引人、里边景色引人入胜。Finally, this movie will definitely change our attitude toward this world and the people around us.We will learn that......第三段总结句：Therefore I don’t hesitate to recommend this to you.I am sure you will enjoy the。

要想在考研英语作文上获得高分，也不能完全依靠模板，平时还是要多多练习一下写作，背诵的一些模板、写作佳句等，要学会运用才算是真正掌握，才能在2017考研英语的考场上用得恰到好处。

考研英语 http://

篇2：考研英语推荐信

2015年考研英语二写作模板：推荐信

Dear Sir/Madam,As Professor of_____,I am very pleased to recommend_____,one of my favorite_____,for his application to your_____.I was very impressed by_____whose rich knowledge and keen insight in the subject indicates that he was a very intelligent individual in the field.Based on my interaction with him,I believe that_____possesses very strong capability.Moreover,it is worth noting that he stood out of his classmates for_____.In addition,_____has a pleasant personality and a high

motivation,and he always behaves in good manners.Therefore,I do not hesitate to recommend him as an ideal candidate for the post you advertised.I am sure you will make a wise decision in hiring him.If more information regarding this promising_____is needed,please feel free to contact me.Yours sincerely,Li Ming

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：儿童英语动画片推荐

另外值得一提的是，这些节目的对话内容比较简单，发音缓慢清晰，词语重复率高，很适合当英语入门教材使用。到网上搜索了一下，这些节目基本都有碟片卖，可能有的地方也提供网络下载，感兴趣的朋友可以找来给自家宝贝看看哦!

《Max and Ruby(小兔麦斯和露比)》麦斯是一只非常淘气而又聪明的兔宝宝，什么事都喜欢和姐姐露比对着干，露比对自己的弟弟非常有爱心和耐心，总是不厌其烦地教导顽皮的小麦斯。片中的兔子们圆嘟嘟的憨态可掬，小艾经常会说：“妈妈，我要看胖胖的小兔子的节目!”

《Olivia(小猪奥莉薇)》小猪奥莉薇活泼好动、精力充沛，有着无穷的想象力，是个古灵精怪的小女孩，总是幻想着自己有一天能登上大舞台，成为著名的芭蕾舞演员。家有淘气孩子的父母看了肯定会发出会心一笑。

《Go Diego，Go!(迪亚哥)》迪亚哥是爱探险的朵拉的表哥，他和姐姐都是森林救援者，一起拯救所有陷入危险的动物。故事简单有趣、有特定的模式并配以节奏欢快的歌曲，能让孩子们轻松愉快地学英文。小朋友们同时还能通过节目认识多种动物和学到很多动物知识呢!

《Ni hao，Kai Lan(你好!凯兰)》小女孩凯兰和爷爷以及她的动物朋友们住在一起，发生了许许多多有趣的故事。它里面会教一些简单的汉语，不时配以好听的歌曲，故事的主题是友情和情绪控制。

《Backyardigans(花园小尖兵)》它讲述的是五个动物小朋友运用丰富的想象力，把他们的后花园想象成各种场所，到世界各地探险的故事。每集故事里都会演唱很多英文歌曲。

《Little Bear(天才宝贝熊)》这是关于小熊和父母以及朋友们之间的温馨故事。不知道为什么中文版翻译成天才宝贝熊，其实故事里的小熊是一只再普通不过的小熊了。故事很温馨，说话节奏很缓慢，发音很清晰。

《Dora the explorer(爱探险的朵拉)》风靡全球的美式英语教学片，片中的小女孩朵拉还会教小朋友说简单的西班牙语哦!所以，赶快上路，和朵拉一起开始探险之旅吧!

《Mike the Knight(麦克小骑士)》这是关于小骑士麦克和他的龙朋友的冒险故事，帮助孩子学习如何和朋友正确相处以及问题解决之道。

《Wonder Pets(神奇宠物救援队)》某所幼儿园里的三只小宠物——小乌龟、小鸭和荷兰猪组织了一只动物救援队，专门拯救世界各地面临危险的动物宝宝们，里面穿插的歌曲也不少，故事的主题是团队精神。

小提示：美国的幼儿频道Nick Jr.还推出了这些动画片的配套网上游戏，有兴趣的家长不妨找来这些资源让孩子试试，通过玩游戏的方法学习英文，相信孩子会更加乐于接受。

网址：http：／／www.nickjr.com／kids-games／

篇5：考研英语推荐信

2017MPAcc考研英语应用文写作范文：

推荐信

结构要点推荐信是向收信人推荐某人做某事的信件，一般分为三个部分：

1.指出被推荐的人及推荐的原因;

2.介绍被推荐人的情况;

3.总结说明被推荐人值得被推荐(例如能胜任工作)。

Suppose you are Li Ming, a professor of East China Normal University.Now write a letter of recommendation for your colleague Professor Wang Xin, who is going to teach Chinese in an Englishspeaking country, in about 100 words.Do not sign your own name at the end of your letter, using “Li Ming” instead.To Whom It May Concern，I am writing to recommend to you my colleague Professor Wang Xin for the Chinese language teaching position in your renowned university without reservation.I have been working with Professor Wang for almost twenty years and he strikes me as a most intelligent, diligent and responsible teacher.He has teaching a large range of subjects covering both language and culture.Professor Wang has been a visiting scholar in the United States for three years and thus his English reading and writing abilities are both strong.Since he has rich experience in teaching overseas students, I fully believe he will do an excellent job if you decide to give him a chance.Please feel free to contact me if you need any further information.Faithfully yours，Li Ming

推荐信

语言注意点推荐信应多写被推荐人的优点，肯定其成绩。但内容应真实可信，语言热情得体。切忌夸大其实。

You are asked to write a letter of recommendation for Miss Liu Ming who wants to study for the Masters Degree under the supervision of Professor Smith who was once your supervisor in your graduate study.Write a letter to Prof.Smith in about 100 words.Do not sign your own name at the end of your letter, using “Li

Ming” instead.Dear Prof.Smith，It has always been a great pleasure to write to you since I can never fail to get help, inspiration or enlightenment from you.Now I am writing to recommend to you Miss Liu Ming who wants to pursue her graduate study for the Masters Degree under your supervision.Miss Liu Ming was one of my classmates in Tianjin University.She was one of the most excellent students in our university as can be seen from her straight A grades on all subjects.After graduation she worked in Tianyi Biological Company for three years, which considerably added to her practical experience.凯程考研，中国最权威的考研辅导班

It is my belief that with her intelligence, diligence and rich experience, Miss Liu Ming has great potential for further development in the field of pharmacology both theoretically and practically.Therefore, I recommend her to you with no reservations.Faithfully yours，Li Ming 凯程考研以“专业、负责、创新、分享”的办学理念，突出“高命中率、强时效性、全面一条龙服务”的特色，成为考研学子选择专业课辅导的首选。10年来已有千余位考生在凯程的帮助下顺利考取北大、清华、人大、北师大、中传等全国著名高校，引发业界强烈关注。凯程考研成立于2005年，国内首家全日制集训机构考研，一直致力于高端全日制辅导，由李海洋教授、张鑫教授、卢营教授、王洋教授、索玉柱教授等一批高级考研教研队伍组成，为学员全程高质量授课、答疑、测试、督导、报考指导、方法指导、联系导师、复试等全方位的考研服务。同学们可以关注凯程公众号“凯程考研”

篇6：考研英语推荐信

根据历年的真题书信类的作文也将是一大考点,书信类的文章应该怎样去写,有应该怎样去复习备考呢,下面就让我来为大家讲一下翻译硕士推荐信写作方法吧。

指出写信人和被推荐人的关系,及推荐的原因→概述被荐人的品质、能力、性格等→.总结说明被推荐人值得被推荐(例如能胜任工作。

注意: 推荐信要多写优点,充分肯定成绩,篇幅不宜过长,但也不能三言两语过于简单。◆推荐信写作框架

第一段:写信目的,指出写信人和被推荐人的关系;第二段:推荐原因(品质,能力,性格等:多写优点肯定成绩;第三段:总结说明被推荐人值得被推荐(例如能胜任某项工作。◆常用句式:

1、It is with a great pleasure that I recommend to you… 很高兴向您推荐……

2、It affords me much pleasure to recommend …to you.很高兴向您推荐……

3、With reference to your requirements, I shall, without reservation, recommend …as an ideal candidate.根据贵方的要求,我毫无保留地向您推荐……作为理想人选。

4、Therefore, without any hesitation I recommend …as the right person for you consideration.因此,我毫不犹豫地向您推荐……作为合适人选。

5、Therefore, I here recommend …to you with all my heart.因此,我在此衷心向您推荐……

6、Should you favor him with a position in your company, I am sure that his future conduct will prove worthy of your confidence.如果您能给他在贵公司任职的机会,我保证他今后不会让您失望。

7、I believe his education and character undoubtedly qualify him to serve as an administrator in your company.相信他的学识和人品一定会使他成为贵公司合格的管理人员。

8、I would be most grateful if you would consider my recommendation and kindly offer him/her…

如果您考虑我的推荐,并为他/它提供……,我将万分感激。

9、I look forward to hearing from you at the earliest possibly moment.希望尽早收到您的回复。

10、If you have any further questions regarding his ability or this recommendation, please do not hesitate to contact me.如果对他的能力或此推荐信还有什么疑问,请随时和我联系。◆参考范文

篇7：考研导师推荐信

随着个人的素质不断提高，我们都跟推荐信有着直接或间接的联系，推荐信有时甚至起到决定性的作用。写推荐信时总是没有新意？以下是小编帮大家整理的考研导师推荐信，仅供参考，大家一起来看看吧。

考研导师推荐信1

xx领导：

xxx同学于20xx年考入xx大学。该生从入学起就立志成才，勤奋刻苦，学习成绩一直名列前茅。

大学本科前三年所修课程总成绩位列专业排名第一名，且通过了英语四、六级考试；并获得国家励志奖学金，数次获得校一等奖学金以及xx科技大学“优秀学生标兵”、“三好学生”、“优秀学生干部”等诸多奖励和荣誉。对基础知识和专业课知识掌握牢固，能灵活运用，善于思考，勇于创新。

该生思想品质良好，谦虚礼貌，善于沟通交流，与老师同学相处甚好。有严谨的学习态度以及良好的学习习惯。

xxx同学在大学二年级通过推荐和面试进入我院励志班，成为我的科研团队的一员，在励志班期间，xxx同学一直对科研活动表现出浓厚的兴趣，有相当好的科研潜质，符合贵所的选拔条件，故推荐到贵所进行研究生阶段的学习，望审核通过。

谢谢！

推荐人：xxx

20xx年x月x日

考研导师推荐信2

尊敬的领导：

xx同学是我所任教的大三下期专业课“xxxx”的学生。他每次上课时都在前排认真学习，与老师互动，学习的主动性和深入性，这点我非常欣赏。

作为一名本科生，他没有满足于所学的基础知识，较早的进入实验室了解实验室的基本操作及实验方案。有良好的学习能力和学习习惯。在专业实习中，也虚心认真，表现突出。

该生英语能力好，能适应以后阅读写作英语文献，良好的英语运用能力将服务于他以后的研究生学习。

该生各方面全面，大学期间参加了学院的学生工作任学生会某部负责人同时参加各项活动比赛，获得了很多奖励。

该同学严格要求自己，基础扎实，对化学学科特别是高分子材料学科有浓厚的兴趣，故推荐到贵校，希望贵校审核通过。

谢谢！

推荐人：xxx

20xx年x月x日

考研导师推荐信3

尊敬的校院领导：

你好，我是xx大学的教授。我非常高兴地向你推荐我的学生xx，并且相信他能够出色的完成在贵校硕士课程的学习。

自从他进入大学以来, 常常表现出与年纪不相符的成熟和稳重。由于班上的大部分同学都来自其他省市，这第一次的出门离家的经历使得他们需要一个相当长的过程适应这个完全陌生的新环境。但我注意到，相比之下，xx同学很快的调整好了心态，积极主动地融入到这个新环境之中。

大学的课程与中学有很大不同，偏重在自学能力，而且专业课程的学习要求另一种思维方式。因此，在大一.大二，很多同学都表现出了不同程度的不适应，不知道该如何学习大学的课程。但是，xx同学适应能力很强，很快摸清了xx专业课程的关键，在很短的时间里就掌握了学习方法，而且其他任课老师都表示他对于新知识的接受能力很强，新学的知识他马上就能消化，当堂就能理解掌握。可以这么说，班里的部分学生是拿着极其出色的高考成绩走进了我们学校，而xx同学凭借的则是他极强的自学能力和良好的学习方法。这一点，在每学期的期末考试上得到了很好地体现，尤其是在专业课的期末考试中取得极其优秀的成绩，他对学习的热情和毅力是最让我感动的.。

xx同学在校期间学习成绩优秀，具备了较为完善的知识结构和理论水平。能够对语言灵活运用，进行深入分析，并能对所做工作进行阶段总结和撰写有一定学术价值的学术论文，反映出该生具有较高的业务水平和科研能力。

鉴于该生具有较大的发展潜力和培养前途，且本人有进一步深造的强烈要求，特推荐该生报考贵校研究生。

我希望贵校能给他一个机会，让他在贵校严谨的学风和良好的学习环境中继续发挥他的特长，进一步提高专业知识，拓宽视野。望贵校考虑他的申请。

考研导师推荐信4

尊敬的领导：

您好！本人应ｘｘ同学请求，推荐该生到ｘｘ大学进行研究生阶段的学习。本人是该生在ｘｘ大学本科生阶段的系主任，曾指导该生参加第十届“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛。

在指导该生创作作品的过程中，可以发现，该生做事刻苦勤奋，认真负责，有极强的责任心；思维活跃，能运用现有知识，并查阅相关文献来解决研究中出现的问题；总结分析能力和文字表达能力极强，工作能力十分出色。在个人品质方面，该生谦虚礼貌，坚定执着，在困难面前不轻言放弃，而且善于沟通交流，乐于助人，能与团队中不同年级、不同背景的同学进行良好高效地沟通与合作。

经过近一年的了解，可以看出，该生对科研有一定兴趣，并逐渐获得了科研的素质与能力，故推荐到贵校，望审核通过。

推荐人：xxx

篇8：考研英语推荐信

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:

$w_{u v} = \frac{| Ν (u) \cap Ν (v) |}{\sqrt{| Ν (u) ∥ Ν (v) |}} (1)$

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:

$w_{i j} = \frac{| Ν (i) \cap Ν (j) |}{\sqrt{| Ν (i) ∥ Ν (j) |}} (3)$

|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 $\vec{β}$ 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 $\vec{α}$ 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 $\vec{θ_{m}}$ 和 $\vec{φ_{k}}$ 的计算公式如下:

$φ_{k i} = \frac{n_{k}^{(1)} + β_{i}}{\sum_{i = 1}^{v} n_{k}^{(i)} + β_{i}} (5)$

$θ_{m k} = \frac{n_{m}^{(k)} + α_{k}}{\sum_{k = 1}^{k} n_{m}^{(k)} + α_{k}} (6)$

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 $_{k}^{(i)}$ 是词i在主题k上出现的个数,n $_{m}^{(k)}$ 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:

$w_{u v} = \frac{\sum_{i \in Ν (u) \cap Ν (v)} \frac{1}{\log 1 + | Ν (i) |}}{\sqrt{| Ν (u) ∥ Ν (v) |}} (7)$

公式(7)通过 $\frac{1}{\log 1 + | Ν (i) |}$ 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:

$Μ o d R a t e {\begin{cases} f k - [f k], f k = \frac{r_{u i x} / \bar{r_{u}}}{r_{v i} / \bar{r_{v}}} 且 f k > 1 \\ f k - [f k], f k = \frac{r_{v i} / \bar{r_{v}}}{r_{u i x} / \bar{r_{u}}} 且 f k > 1 \end{cases} (8)$

其中ruix是用户u对i的预测兴趣值, $\bar{r_{k}}$ 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

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