推荐信写作

2024-07-24

推荐信写作（通用8篇）

篇1：推荐信写作

您曾经购买朋友或媒体名人推荐的产品或服务吗？如果您回答是，那您就可以了解，申请学校的时候，一封能提高录取机会的推荐信有多重要了。

学校评审委员除了注重申请人呈现的自己，也相当重视教授或主管的观点：评估这位申请人的特质，以及将来在学术和专业领域内发展的潜力。

推荐信必须由具公信力的人撰写才有信服力。评估申请人是否具备未来发展必要的学术或专业资格。

推荐人必须诚实、真正了解申请人的学经历，且推荐信内容一切需以「事实」为依据。

推荐信内容应当与申请人所缴交其他信息中对于自己的描述「不相抵触」，而且要「相互呼应」。

避免过度笼统和陈腔滥调。

好的推荐信应当由具备相当知名度、且与申请人熟识的人撰写。申请人职场上的长官、同事、或学校里的老师是最佳人选。相处时间够久，写的推荐信才有价值。

推荐人的学术领域或技术背景最好是与申请人申请科系相同。另外亦可委托与学校当局或学校评审委员关系密切的人撰写。

好的推荐信应当可以解答学校评审委员在审查申请书时会发现的一些问题。

推荐信的重点应该放在学校评审委员最认为最重要的消息。如果你申请的科系以专业知识或实用性为主，主管或公司同侪会是比老师更好的推荐人人选。相反的，如果你申请念 ph.D.或以学术为主的科系，教授对于您学术资格的评估则较具可信力。

推荐人评估申请人的基准应当在推荐信中详细写出。（例如，推荐人过去五年内任教的大学中，申请人在所有教过学生当中确切的排名；或是申请人的业绩占公司前一年总营业额的百分比。

推荐信的结构：

第一段：

推荐人与申请人的关系。

推荐人是在什么环境下认识申请人，以及相识多久。

申请人希望申请的哪一个学期和科系。

第二段：

推荐人对申请人资格评估。

推荐人初识申请人时，对他有何特别的印象。

举例证实推荐人对于申请人的评估结果。

第三段：

对于申请人个人特质的评估（如：沟通能力、成熟度、抱负、领导能力、团队工作能力，以及正直等），或是有哪些需要改进的地方。

结论：

推荐人对于申请人的整体评估。

评估申请人完成学业以后，未来在个人和专业上的发展。

申请人会为这个科系及团体带来什么贡献。

如何得到能提高录取机会的推荐信：

花一些功夫阅读和研究，你想申请的每所学校对于推荐信的要求。

要先能充分了解自己及欲申请的科系。

拟出工作项目及时间表。

找出 3 到 5 为可能的推荐人。与你熟识、容易连络，而且肯定你资历的人是较佳人选。你必须事先和每一位推荐人沟通自己希望出国留学的理由、人生计划，以及对推荐信内容的要求和期望。

最后再根据各人的时间安排、配合意愿，以及对你个人资历的肯定度来决定由谁写推荐信。

提供每位推荐人一份履历表、自传、成绩单、专业证照及相关个人信息，并且详细列出撰写

推荐信撰写的注意事项，如申请书缴交期限、特别注意事项、以及学校提出的问题。

与各推荐人保持联系，提供必要的信息和看法，并且确认每封推荐信皆能如期完成。

最后记得向每位推荐人致谢，感谢他们付出心力为你撰写推荐信

篇2：推荐信写作

推荐人的身份，在何种身份下认识该申请人，认识多长时间或何时认识该申请人。曾在何课程上教过该申请人申请人的表现，学习能力，论文，成绩，全班人数和该申请人排名申请人的工作能力和领导能力，团队合作能力等申请人的英语申请人是否适合该课程和在该校学习

篇3：推荐信写作

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

[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4：推荐人的选择和推荐信的写作

以谁的名义来写推荐信？

这是在动笔写推荐信之前首先要考虑的问题。是请名人或地位很高的人，（如学部委员，大公司总经理，名校校长等），还是身边了解自己的人（班主任，任课老师，甚至是同学同事）许多申请人错误的认为请名头越大的人写越好，这是一个误区。

这个问题只能是根据每个人的具体背景来回答，并没有普遍适用的答案，但不管是请什么级别的人来写，一定要体现该推荐人和申请者是如何相识的，是什么关系，并确实了解申请者的情况，这样才合乎情理和逻辑，这样作才符合西方人的思维方式。例如一个本科生，在学术上很一般，请学部委员来写你的学术能力就很牵强，

同样GE公司的中国区总经理为一个普通职员写推荐信，也很难让人信服。但反之，如申请者确实学术背景很好，和学部委员有过交流和探讨，那么请学部委员来写就很合情合理，并能写出深度。

由于申请人需要将自己的全方位信息展现出来，因此你也应当尽量避免请同一类型的人士给你写推荐信。你需要录取评审委员会对你有一个完整而全面的了解，不能只局限于在校的学习成绩或是工作上的表现。因此根据你自己的实际情况找到合适的推荐人组合是非常重要的。

推荐信的长度：

推荐信切忌写得过长，一般来说500英文字以内比较适合，即能排在一张A4信纸，并上下留出写抬头和签名的充足空间。

推荐信的写作要领：

确定了推荐人后，在提笔写作之前需要仔细斟酌推荐点。许多申请人受到一些“范文”的影响，感觉推荐信的模式性很强，大同小异，因此就从网上下载一些模板，修改一下就OK了。

这样做的结果是招生人员面对成千上万中国学生的推荐信，发现都是一样的：学习刻苦，善于钻研，乐于助人，是所教过的最好的学生，不但重视书本知识的学习还积极……，可以想象，这样的推荐信等于没写一样。因此推荐点应切实着眼于申请者自身独有的一些闪光点，力争做到表现出申请人独到的优势。同时推荐点切忌过多，伤其十指不如断其一指，一封推荐信中有一个主要的闪光点并言之有物即可，这样会给招生人员留下较为深刻的印象。

推荐信的内容写得具体一些还是较为笼统，这也是许多申请人经常难以把握的问题。一般来说，越是级别高的推荐人写的推荐信越不能太具体，因为在欧美的观念中，有很高社会地位的人往往是非常繁忙和社会交往非常丰富的，这样的人能为申请者写推荐信已经很说明问题了，如果写得过于具体，连申请者的一些细节的活动都留下了深刻的印象，这样的推荐信显得太不正常，并不可信。

反之，较为接近申请人的推荐人写的推荐信就可以写得具体一些。

一封好的推荐信不仅需要出自一位在某一方面了解你的人士之手，而且这封信对你的评价必须要有具体的例子来佐证。许许多多的推荐信都犯着一个雷同而且是致命的错误，那就是几乎每一句话都堆满了赞美的形容词或名词，但却不举一件事例来证明。这样的推荐信是苍白无力的，它不增加录取委员会对你的任何了解，甚至会让读者产生疑问：你的教授，你的顶头上司，为什么不能说出你任何一件具体的成就！

同时为了增加推荐信的真实性，可以写少量并不重要但很中肯的小缺点，这不失为一种聪明的策略。推荐信的语言风格应该清晰流畅，言简意赅，并且每封推荐信的的语言风格应该有所区别。由于推荐信的整体安排和策划需要大量的经验和专业的知识，申请者也可登陆如www.winnerps.com 这样的专业网站寻求帮助。

推荐信的打印和邮寄：

最好用推荐信印有推荐人单位（学校，公司）名称的信封和信纸,并用激光打印机打印。信封的封口需要推荐人签名。

篇5：推荐信的写作要素

2.申请人的表现，学习能力，论文，成绩，全班人数和该申请人排名

3.申请人的工作能力和领导能力，团队合作能力等申请人的英语申请人是否适合该课程和在该校学习

推荐信的写作结构

第一段：推荐人与申请人的关系。推荐人是在什么环境下认识申请人，以及相识多久。申请人希望申请的哪一个学期和科系。

第二段：推荐人对申请人资格评估。推荐人初识申请人时，对他有何特别的印象。举例证实推荐人对于申请人的评估结果。

第三段：对于申请人个人特质的评估（如：沟通能力、成熟度、抱负、领导能力、团队工作能力，以及正直等），或是有哪些需要改进的地方。

结论：推荐人对于申请人的整体评估。评估申请人完成学业以后，未来在个人和专业上的发展。

申请人会为这个科系及团体带来什么贡献。

From: 两全其美学习网(http://)

长江商学院金融工商管理硕士申请推荐信：

1、请简述您和申请人最初认识是各自的身份和背景情况，包括最初认识的时间以及随后交

往的情况

2、您认为申请人的主要长处是什么？主要弱点和需要提高的是什么？

3、请描述一项申请人参与并担当重要角色的项目，申请人做出了怎样的贡献？对申请人的团队协作和其他领导能力作出评价

4、您如何评价申请人的职业发展潜力？

国的商学院一般都要求申请者有2～3封，被认为是学校从多方面了解申请者的最有力的证明材料。一般来说，推荐信虽然不会产生十分神奇的作用，但对那些处于录与不录边缘的申请，却常有意想不到的效果。那么选择什么样的人写推荐信最合适呢？以下有三条原则可供

参考：

一、美国商学院最青睐的是那些与申请者有过密切关系，熟悉其领导能力、组织能力或学术水平的人写的。

推荐人必须站在客观的立场上评价你，千万不要选一个很有名却对你并不了解的人，因为商学院希望推荐人能提供具体细节。

二、选择真正欣赏你的人，只有这样的人才会愿意花时间和精力为你写出一封好信。如果写得潦草仓促或是充满了敷衍套话，将使录取委员会对你的印象大打折扣。

三、选择能够说明你的关键品质和独特个性的人。他最好能就你的管理才能、智力水平、为人处事等某一方面做深入阐述，写出一封充满申请者独特个性的推荐信。

找八杆子打不着的人，反而让人觉得你不可信。一般找自己的导师，系主任，熟悉你的教授、公司领导比较有效。当然，如果有一位公司直接主管、国际有名的教授能充任你的推荐人，你申请学校系科的主管教授又是这位知名教授的学生，或朋友，那这样的推荐信无疑十分有力。

你应该在计划递交申请材料的期限前三个月左右开始寻找推荐人。选好推荐人后，接下来要做的就是和他（她）坦诚地面谈一次，向他（她）解释清楚你需要什么样的帮助。告诉他（她）你想申请哪些学校，为什么选择那些学校。最好能向推荐人提供一份你的完整详细的简历，以方便写推荐信。如果你认为推荐者应就某几个方面作一下重点描述，应该提前准备一份书面材料，列举那些你认为你的推荐人可以着手的地方。英文推荐信范文

不仅要在评价方面有特色，更重要的是要有具体的事例作为佐证。许多申请者的推荐信都会犯一种致命错误，那就是其中都充满了“excellent”，“distinguished”，“ambitious”，“natural born leader”这样的顶级赞美之词，却没有具体的例子来支持这些“论点”。这样不仅不能使商学院增加对申请者的了解，反而会让他们觉得无法对申请者有一个真实的认识。申请者在和写信的人沟通时，尤其要注意这点。

一般说来，商学院寄来的申请材料中都附有表格。推荐人可按照表格逐项填写，如果遇到难以评价的项目可以写i don’t know或unable to judge。如果没有既定的表格，推荐人可以自行按书信格式写。

留学读研推荐信怎样写

申请北美的硕士研究生或博士研究生项目一般需要2至3份推荐信。

谁是最好的推荐人呢？录取评审委员会最看重那些与被推荐者有着或曾有过密切的工作关系的人或其他熟悉你的科研能力、学术水平、组织能力和领导才能的人士。在大学比较了解你的教授，在工作单位里的顶头上司或是你参与的其他社会组织，如各种学术和慈善团体的负责人，是理所当然的最佳推荐人。

除了推荐者的选择，推荐信的内容也有格外需要注意的地方。一封好的推荐信不仅需要出自一位在某一方面了解你的人士之手，而且这封信对你的评价必须要有具体的例子来佐证。许许多多的推荐信都犯着一个雷同而且是致命的错误，那就是几乎每一句话都堆满了赞美的形容词或名词，但却不举一件事例来证明。这样的推荐信是苍白无力的，它不能增加评审委员会对你的任何了解，甚至会让读者产生疑问：你的教授，你的顶头上司，为什么不能说出你任何一件具体的成就！

写留学推荐信的六大绝招

对于如何得到成功的推荐信，大家各执一词，漫天飞的教你如何写成功推荐信的书，让人眼花缭乱；也有捉笔代刀者；然而，中西方对于推荐信的观点也有不同，不妨借鉴一下，现编译的一篇短文给我们或多或少一点启示。

当你请教授为你写推荐信时，不知老师会写什么？请教授为你写推荐信，觉得有点紧张？无论你有多少想法，你要明白的是你可以让你的教授能写一封很棒的推荐信，你完全可以影响到这封信的内涵。

在你求职或者申请大学时，一封很棒的推荐信，绝对能给你带来绝处逢生的机会。但是很多教授说一些学生在要求为他们写推荐信时，总是不能表述恰当，有时甚至给他们留下不好的印象。那么，如何能给为你写推荐信的教授留下良好的学术印象？很简单，下面六招，将为你解开迷团，让你得到优秀的推荐信，不管你的GPA的高低。

推荐信，自荐信等

推荐信的认识与准备注意事项作者：Meyer 来源：台湾学习情报网推荐信的准备过程，因人而异。运气好的人，只要准备好自己的修课成绩、读书计划、以及申请学校所提供之推荐信表格及信封（或自己准备及缮打好的信封）等相关资料交给推荐者即可。推荐者在看完你的资料後，就帮你撰写一封完整的推荐信，并弥封签好名之後，通知你去领取。如果推荐人对你有深刻的了解，并能具体地描述出你的优点与特质，又有不错的英文写作能力，相信这会是一封具有影响力的推荐信。以上所述当然是一种最理想的情况。但是，为数不少的申请者则至少必须撰写一封以上的推荐信草稿，提供给推荐人作为参考之用。此时，申请者就要耗费一番心思去拟稿。推荐信之内容通常不太需要像写读书计划时那般地雕琢字句，并且要求严谨的结构。一般而言，推荐信内容有其一定的写作方向及格式。第一段通常必须说明推荐者与你的关系；第二段以後则是主文部分，被推荐人的学术成就、工作经验、个人特色或优异表现……等，皆是可加以发挥的事项；最後一段则可考虑用简单扼要的语气，再次强调被推荐者优秀的特点，并告诉评审委员自己毫不保留地推荐该申请者的态度等诸如此类的结尾辞，就算完成了一封推荐信草稿。以我而言，在最後几所申请学校时，由於时间比较紧凑，因此我采取「三分之二」的策略。什么是三分之二呢？大部分的学校要求的推荐信是三封，我选择只在草拟工作上司与教授这两封推荐信时，多花些心思於描述具体的事例。例如，在工作上完成什么样的重大计划或是曾经协助某位教授的研究计划；另外一封则以描述个人特质及个性上的特色为主，不再特别找具体事迹时。前两封推荐信所要注意所举的事例不要写的太过於一般性，以免显现不出你在研究上的具备的能力与发展潜力。第三封就不需太过於注意与前两封内容之间的搭配关系，可多用一些力度，使用强列的形容词来描述自己的特性。市面上都会有一些留学书信参考范例的书籍，我是参考这些书籍的第一段及最後一段内容来写推荐信草稿，中间的这部分的写作方式与内容，则与读书计划相似。我的推荐人当中，其中一位是教过我的教授。他要求看我的成绩单、申请学校的名册、推荐信的草稿、信封及读书计划。这些资料在当时我都已准备妥当，由於我以前在修他的课及实习的成绩都很高，教授对我的印象还不错。不过让我担心的是，我的大学的在学总平均成绩不是很好，不知是否会影响教授对我的整体印象。另外，他所写的推荐信是直接在信封封口密封及签名，不让任何申请者看信的内容，因此不知其所写的细节著眼在哪些部分。现在回想起来，建议读者有机会应该多与学校教授或其他推荐人沟通信件之内容，特别是在所申请学校的课程内容与专精领域各有不相同的情况，更

是需要与推荐人讨论这些学校的课程，让他清楚地了解这些研究所课程及教授群。这样一来，教授在写推荐信的时候，对被推荐人的描述应该会更具体而贴切。说不定学校教授认识与你所申请研究所的教授，甚至与program director有学术合作的经验及交情，对於你的申请可是会有很大的帮助。多与学校教授联系还可能会得到一些意想不到的资讯。如果系上有曾经留美再回国任教的教授，通常会给你些美国当地该科系或相关产业发展的最新状况，这些都是非常宝贵的资讯。以我为例，系上有位教授其取得硕士学位的学校，与我所申请其中一家学校相同，所以当我在与该教授谈过之後，对这所学校的印象十分深刻。後来，这所学校很快给予我入学许可，也很感谢教授在我申请学校时所提供的留学资讯。留学不仅是追求学问，而且是人际关系的拓展。套一句电视广告语来说：「你不知你何时需要他（她）」。所以在求学时代与师长或是工作的上司建立良好的关系，对未来留学或是毕业後回国就业，会有很大的帮助。建议各位在留美期间，要与台湾的学校教授或以前的工作上司保持联系，不要过分专注於课业而与台湾方面的讯息脱节，将来学成归国之後，也许还需要他们提供一些相关的就业资讯。祝各位能顺利申请到心目中理想的学校！推荐信的基本结构来源：EmployChina.com在给你的下属、合作伙伴或是朋友写推荐信之前，你有必要阅读一下以下这篇小文章。虽然只是只字片语，但你却能人中受益匪浅。同样，若你想请人帮你写推荐信，你也可以提示他（她）从以下几个角度来写。推荐信的基本结构（三段式）：第一段：你应该开门见山地介绍一下你所推荐的这个人的能力和你对他的熟悉达到什么程度。如果被推荐的人是你的一个雇员或合作者，你有必要先介绍一下被推荐人担任的职务，他个人在任中出色完成的一些项目。接下来，你最好用一句简明扼要的话提一下你们公司的性质和主营范围。另外，你也应简要地谈一下你对被推荐者的看法。第二段：在这一段中，你应该具体地阐述一下你对这位雇员（被推荐者）的评价。可以通过列举一些他在雇用期间出色完成的项目来强化你的观点，并适当提供一些细节。你还应该段描写一下这位被推荐者的优缺点，尤其是在工作所表现出的那些特点。还可以写一下你与之一起共事的感受。第三段：你可以在这段中写一些与这个被推荐者综合素质有关的内容。总而言之，可以是这个人是否负责、有礼貌、热情、不尽人意、懒惰、精神矍铄或之类的特点。最后，你可以发表一下关于对这个人是否能胜任他将要寻找的工作的意见。这个意见可以是毫无保留的，可以是直截了当的，也可以是有所保留或部分保留的。备注：在正式写推荐信之前，你可以向被推荐人要一张他曾做过的项目的清单，因为你可能对被推荐人做过的具体内容不太清晰。另外，如果你不是很了解被推荐人的话，你最好婉言拒绝他要你写推荐信的请求，这样总比含糊其词或没有说服力的介绍好。（中国易聘网一风）推荐信范例(MBA专业)

推荐信

我是上海体育学院体育管理系副教授陈锡尧，我很荣幸地向您推荐我系学生杨小榆。

该同学现在就读于上海体育学院公共事业管理（体育经营管理方向）系，学习体育管理专业课程，并已经完成了三年的学业。在大三的专业学习中我教授其现代管理方法和人力资源开发与管理两门专业课程，现在正在指导该同学进行毕业论文的写作。该同学在上课以及论文的写作过程中表现出刻苦努力的钻研精神，课上积极投入，思维活跃，对待每一次专业课程训练都是一丝不苟，在2005

年度的期末考试中，该同学的这两门课程都取得了非常有益的成绩；在论文的写作过程中，该同学态度积极，曾多次虚心求教，并在一些问题上提出很多新颖独到的见解。

在过去的三年专业学习中，杨小榆同学对每一门课程都投入同样的学习热情，在学习方面精益求精，努力踏实，课堂上能踊跃回答问题，提出自己独到的见解；能够探索出最适合自己的学习方法。学习中善于自己分析思考解决难题，且具有很强的理解力和创新意识。每次专业课程的练习他都完成得非常出色，另外，在大型体育赛事对城市影响力的论文中，他提出了一些新颖的观点。他的这些优点不仅体现在我所教授的这两门专业课程上，在其他课程的学习中他也取得了非常好的成绩，深受其他教师的赞扬。该同学有很好的写作功底，良好的阅读能力和沟通能力，非常注重提高自己的个人素质，多次积极参加社会实践活动。作为一个教授，同时也是该同学的论文指导老师，我非常赞成他到澳洲学习体育管理硕士的打算。在自己的专业知识达到一定程度后到一个自己向往的国家去学习一个热门专业课程对将来的发展是有很大促进作用的，且该同学为达到这一目标作了周密的计划，在学习体育管理专业知识的同时还注意积累一定的社会经验。澳大利亚的学术水平和学习环境在全世界都是有名的，尤其作为一个体育大国，澳州大学更是设有出色的体育管理专业，我相信该同学在澳洲的学习一定能取得令人满意的成绩。

篇6：留学推荐信中文写作[大全]

我是xxx的投资学教授xxx，曾经在她大三时候。得知她申请了贵校XXX硕士，我非常高兴能助她一臂之力，为她写这封推荐信。

Xxx是一个善于学习、思考的学生，勤奋认真并且自学能力较强，喜欢将课堂的理论知识运用到课外的实践中。比如，她在听完投资组合这节课后，她会通过了解分析她所在实习银行理财产品的投资组合进行计算、分析，并和我讨论按照这样比例进行投资的原因、风险与是否合理；她甚至会自学MATLAB软件，自己通过收集资料和学习编程设计模型，对其投资组合进行改进，通过数据计算得出最大的投资收益比例和组合，以达到收益的最大化。当她拿数据分析给我看的时候，让我觉得惊讶，因为一个普通的学生是不会深入了解实际中的理财产品是如何进行投资的。这说明李思琪同学具有较强的分析能力，以及认真细致的工作作风。

她的理论基础非常扎实，学习成绩也非常的优秀，在班级中一直名列前五，即便在整个年级中也始终保持前二十的记录。在我这门课程的期末总评中她还获得了93分的好成绩。

篇7：留学读研怎样写作推荐信

;

谁是最好的推荐人呢？录取评审委员会最看重那些与被推荐者有着或曾有过密切的工作关系的人或其他熟悉你的科研能力、学术水平、组织能力和领导才能的人士。在大学比较了解你的教授，在工作单位里的顶头上司或是你参与的其他社会组织，如各种学术和慈善团体的负责人，是理所当然的最佳推荐人人选。你也应当尽量避免请同一类型的人士给你写推荐信。你需要录取评审委员会对你有一个完整而全面的了解，不能只局限于在校的学习成绩或是工作上的表现。

当然，即使是十分了解你的推荐者也不能保证完全了解或是记得你的具体成就和能力，他们也可能不清楚在推荐信上详细介绍你的重要性。你所应该做的是与推荐者交谈一次，提醒他们你所具有的能力和已获得的成就并表明你希望他们能够提到这些事实。

推荐者如果恰当地而又正面谈到申请人的不足，就会增加推荐信的真实性，而且也显示出对被推荐者深刻的了解。这样的推荐信就会更加有分量。

此外，许多申请者在细节上相当马虎，他们去替推荐者打印给自己的几封推荐信时，不仅行文的口气、格式完全没有变化，连使用的纸张、信封、字型、字号也一模一样。国外的评审委员会往往不了解中国的特殊国情，他们可能据此判断你在伪造推荐信。

篇8：激发写作兴趣, 提高写作能力

一、让学生认识到写作的重要性

写作是记录自己思想历程和对客观世界的认识以及与人交流的重要手段。人的知识都是在不断经历、总结的基础上更新的, 仅靠记忆是远远达不到“温故而知新”的, 而写作记忆, 对记录经历、思想历程都有着重要的意义。写作除记录功能外, 还有着重要的交流作用。人与人的交流, 属于人生存的基本层次, 如要生活得有质量、有品位, 不但要与身边的人交流, 还要与不在身边的人、不认识的人甚至古人交流, 这也就是我们所说的“读书”, 在这样的交谈过程中, 要表达自己的思想和观点, 则非写作不可。

二、激发学生写作兴趣是提高写作水平的有效途径

兴趣是最好的老师。初学写作者, 都会有一种畏难心理, 觉得写作是高不可攀, 很神秘的事。其实, 写作是很平常的一件事。我们平常交流、交际时要用到语言, 写作只不过是对交际语言的记录而已。比如, 想说一件事情, 若是用文字将它记录下来, 就会成为一篇作文;想表达一个观点, 只要将它表达清楚, 也会是一篇作文。如此说来, 写作就是我们生活中的一部分, 只不过大部分时间我们都没有用文字记录而已, 我们平时都在“作”, 如果能用文字记录, 则就成为“写”了。由此可见, 只要将生活与写作紧密联系起来, 学生就不会感觉写作有多么神秘了。这就像冬天只穿棉袄, 不一定保暖, 如果结合内衣, 肯定要舒服得多。其实, 教师就是起着一个内衣的作用, 只要将学生的学习和生活紧密结合起来, 学生就会感到亲切而实际。如果让学生懂得写作只不过是写自己的经历、自己的体验、自己的情感和自己的思考, 学生们的兴趣自然就会大起来。

三、掌握一定的写作技巧是提高学生写作水平的唯一路径

学生有了兴趣和信心之后, 就是写作技巧的掌握问题了。对于这个问题, 我分几步来实施。

一是先练习口头表达, 即口头作文。这可以是介绍事件, 也可以是表达观点或反对别人的观点, 在教学中往往会高估学生的能力, 拔高他们的认识, 对他们的认识和要求往往流于成人化。比如, 有次我与朋友在聊天时, 他复读高三的儿子竟认真地问他:“爸, 人为什么要考大学呢?”当时我真不敢相信自己的耳朵, 再看那孩子, 确实是一脸真诚。或许这是特例, 但也可见一斑。由此我认为, 在中学低年级开展说话、写话活动, 既能培养学生的写作兴趣, 又能引导其写作入门。

二是表达真情实感。写文章的目的, 除记录自己的经历和情感外, 还有主动地与别人交流, 让别人了解自己, 接受自己的观点和主张的功用。而人是感情的动物, 容易受情绪的影响, 只要是真情实感, 就容易感动别人。如“台湾”和韩国的电视剧, 有一定文化品位的人大多都认为是泡沫剧, 不屑一顾。但就有不少人会一集不落地看完, 究其原因, 也就是在于其接近生活, 仿佛剧中情节, 就发生在自己身边一样, 虽冗长, 但细腻。况且有了真情实感, 即使没有运用写作技巧, 也能打动人。因此我认为, 有真情实感, 是中学生作文的前提, 也是保持和提高作文兴趣的重要保证。否则, 单凭华丽的辞藻堆砌, 连篇的大话、空话、套话, 是激不起学生的写作兴趣的。

三是初学写作的人往往是“心中有好多话却不知怎样说”或“无话可说”。对于第一个问题, 不管怎样指导, 可能都会显得空洞和抽象。我们不妨教学生分几步来完成。1.搞清楚主要想说什么。这就需要提炼、总结自己的主要思想。2.讲究怎样说。要解决这个问题, 长篇累牍, 学生可能都还是如处云里雾里, 于是我提示学生这样想:如果别人向我表达这个问题, 别人怎样说我才能明白、接受?这就把问题简单化了, 也很实际。3.尝试将行动付诸实施。在写作表达实践中, 学生也会出现对自己不满意的情况, 如词不达意, 表达得不够准确、全面、生动, 别人不容易接受等。教师只要适时教授方法, 让其多观察, 多听别人的谈话, 思考表达者所要表达的问题, 那么学生的表达水平肯定会有很大的提高。

对于“无话可说”的问题, 虽说非一日之功, 但只要将学生引进门, 这个问题也不难解决。我除了让学生写真情实感以增加素材外, 还从以下几个方面入手。

1.多读。

写作和阅读是相辅相成的, 阅读既可积累素材, 也可开拓思维、积累词汇, 提高分析能力和写作能力。不过要提醒学生, 在现代媒体高度发达的环境中, 出版刊物良莠不齐, 一定要注意选择。切记远离那些粗制滥造、庸俗的读物。否则, 不但浪费时间, 更影响心理健康, 甚至会将人引入歧途。

2.多写多改。

多写可以保持、提高写作原动力, 但要写好, 还需多修改。写好十篇文章, 不如改好一篇文章。修改可分为自改、互改、教师批改, 这几方面也是循序渐进的。当学生自己认为不可修改时, 可以进行互改, 让别人找出不足, 以提高自己, 达到取长补短的效果。当互改完成时, 再让教师批改, 这对参与互改的人来说, 又可以获得一个提高。所以, 修改的环节必不可少, 这样才能保证写作的质量。那些下笔千言、一气呵成的现象, 毕竟只是极少数。

本文来自 360文秘网(www.360wenmi.com)，转载请保留网址和出处

【推荐信写作】相关文章：

推荐信主要写作内容05-27

应用文推荐信写作06-04

求职信与推荐信的写作02-07

2015年考研英语二写作：推荐信05-12