保研推荐信大全11篇

保研推荐信篇（1）

自进入学校以来，XX同学能按照培养计划，及时向老师请教问题，积极参与科研项目，为今后的专业学习打下了良好的基础。在课堂内外的互动中，该同学表现比较突出，不仅上课认真听讲，能提出很有独创性的问题，而且对我提出的问题勇于上台发言，能清楚地阐述自己的观点。

该同学还具备了一定的科研工作能力，曾经主持参与大学生创新性科研项目数项，并取得了优异的成绩。通过学术研究可以发现，该同学做事刻苦勤奋，认真负责，有着较强的独立思考能力；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。

该同学还曾担任我院学生会工作，有着较强的统筹能力，踏实严谨。相比于其他学生干部，该同学善于沟通交流，能于不同背景的同学进行良好高效的沟通与合作。在其个人品质方面，该同学尊师敬长，团结同学，为人谦虚礼貌，自强不息，在困难面前不轻言放弃，有着较强的进取心。相对于我院推荐的其他几名同学，该同学有专长，有潜质，科研成果丰硕，但学习积极性有待提高。

该同学专业兴趣浓厚，动手能力极强。刚进入实验室时，她的主要工作是很简单的合成工作，她也很认真的对待。起初她做的合成反应产率偏低，她便向研究生请教以往的合成方法，通过对比实验条件，她发现该反应是在室温下进行，外界坏境温度的改变影响了反应产率。从去年起，她开始接触复杂的合成，这对于她来说是一个全新的领域，于是她去图书馆查阅资料，自学了很多合成的知识，目前已经可以独立地完成一整套流程。

作为主要成员，她正在参加大学生创新训练项目，在项目的实施过程中，每当她遇到困难，她都会登陆到各大数据库，查阅文献。在这个过程中我发现她有很强的文献信息检索能力，同时其外文文献的阅读能力得到了很大的提高。

保研推荐信篇（2）

在境内金融市场中，开展亲友推荐计划最为积极的当属外资银行，汇丰、花旗、渣打等银行每年都会推出不同形式的奖励活动，今年，它们所提供的礼品更是丰富多样。

汇丰银行的亲友推荐活动分两项，一是从即日起至2010年7月31日。客户只要完整填写推荐表格交至卓越理财中心，或在汇丰网站上填写并发送亲友表格，便可获得汇丰陶瓷环保杯一个。

如果被推荐的亲友在活动期间晋身为合格的卓越理财客户，即视为一次成功推荐，推荐人和被推荐的亲友都可以获得礼品一份。现阶段，推荐人在一次成功推荐后可以获得商旅背包一个或是电子健康秤一台，两次成功推荐可以获得2010世博会门票两张及文化中心汇丰贵宾包厢席位两个，或是在爱心手机与膳魔师炫瓶中选择其一。被推荐人则可以人手一份获得欧姆龙电子健康秤一台。

花旗银行亲友推荐计划可以分为开设账户、合格账户两步。推荐亲友在花旗睿智理财账户开户，推荐人和被推荐人都可以得到10积分。当账户成为合格账户时，推荐人和被推荐人均可获得50积分。如果亲友所开设的账户为花旗贵宾理财账户，那么推荐人和被推荐人都可以先获得10积分，待成为合格账户后分别再获得200积分。

为了鼓励客户推荐亲友成为花旗客户，银行方面还制订了推荐越多、积分翻倍的奖励政策。推荐10至39位亲友成为睿智理财账户客户，推荐人积分可以翻倍。40人以上可以获得三倍积分。而由于花旗贵宾理财账户对资金要求更高，因此推荐5至19人开户，即可积分翻倍，20人以上即可三倍累积积分。

积分可以用来兑换礼品，包括施华洛世奇坠饰、爱马仕真丝方帕、万宝龙小牛皮钱包、LV皮夹以及多普达手机等。

渣打银行也同样制订了诱人的亲友推荐计划。凡是成功推荐亲朋好友成为渣打银行客户，推荐者及被推荐者都可以获赠渣打相应积分。推荐账户类型包括“私人银行”、“优先理财”和“创智理财”。

推荐“私人银行”账户，推荐人可以获得50万分积分奖励，被推荐人可以获得10万分积分奖励。推荐“优先理财”账户，推荐人可以获得25万分积分，被推荐人可以获得5万分积分。而推荐“创智理财”账户，推荐人可以获得5万积分，而被推荐人可以获得1万积分。通过渣打银行“完美礼享”积分通兑计划，获赠积分可以用来换取USB鼠标、运动耳机、数码相框等礼品。

信用卡新户开卡好礼不断

随着信用卡市场的飞速发展，如何吸引更多优质新户成了卡中心的一大难题，而亲友推荐正是一种简单、有效的方法。浦发银行、交通银行、广发银行等都曾采用这种方式拓展客户，现在，招行“人荐人爱”活动正在火热展开。

即日起至2010年12月31日，招行信用卡客户成功推荐新户亲友办卡，就可以获得招行赠送的积分奖励。根据“人荐人爱”活动规定，招行客户每成功推荐1名新户亲友办理并核发指定信用卡，包括推荐和卡银联卡、招商银行标准信用卡、携程旅行信用卡、哆啦A梦粉丝信用卡及QQVlP联名信用卡，就可以获得500招行积分，多推荐多得。

需要提醒的是，想要获得积分奖励，老客户所推荐的必须为从未持有招行任一信用卡的客户，待推荐成功后，奖励的积分将于被推荐人成功发卡的次月录入推荐人账户。

另外，已经成为招行信用卡主卡的持卡人若为亲人申请附属卡，同样可以获得500积分。按规定，主卡持卡人通过信用卡网站申请附属卡并成功发卡，且于发卡月次月月底前使用该卡刷卡消费一次，即可获得500招行积分。申请的附属卡必须为客户申办名下第一张附属卡，而且附属卡人需为招行新户，即从未持有我行主卡或附属卡，或是注销卡片已满6个月。同一位客户申请多张附属卡，只享受一次积分奖励。

中信信用卡中心也鼓励主卡持卡人为直系亲属办理附属卡，不过获得奖励的是附属卡持卡人。新开立的附属卡持卡人可每人获得一份最高5000元保额的24小时意外住院医疗保险，自附属卡开卡之日起3年内有效。这一活动目前在上海、广州、深圳等多个城市举行。

证券公司积极争取优质客户

为了吸引更多优质客户的加入，证券公司也会不定期推出一些亲友推荐活动。

例如东方证券中山南路证券营业部就推出了“东方赢家”系列活动。现阶段，只要老客户推荐亲友在该营业部开户，新老客户均可以获赠六大奖励，包括每日大势研判、个股深度分析和热点专题推荐、每周市场潜力个股追踪、每周交易策略、定期技巧培训和行情交流以及半月刊发的东方赢家内部参考资料。如果新开客户资产达到5万元，那么推荐人就可以获赠大智慧超赢专业版软件一套。

保研推荐信篇（3）

在选择好推荐人后，我们需要和推荐人取得联系。其实除了真正能给推荐人留下深刻印象或长久以来和推荐人保有密切联系的申请人，推荐人是否愿意帮你写推荐信，以多大的积极性帮你完成推荐信的写作，和你向推荐人发出请求过程中的表现密切相关。记住“说服”不是从你提出请求后开始的，从你准备提出请求之前“说服”就已经开始了。

在邀请推荐人之前，首先请确保你对整个申请流程，一些重要环节的开始结束日期，一些具体化的要求都要有一个明确的了解，有了这些了解你才能把握从与推荐人接触到获得推荐信整个过程中应有的节奏，有一个明确的规划。

邀请时的礼节

邀请时间：

注意时间问题，没有推荐人会喜欢突然袭击，在规划好的基础上尽早与推荐人取得联系，给推荐人和你自己足够的机动时间。

邀请方式：

在有可能的情况下，尽量在发出正式邀请前与推荐人见一面，一方面可以帮助对方回忆，另一方面你也可以在交谈的过程中提及自己对未来研究生活的规划。可以和推荐人探讨一下相关专业的问题让他知道你并不是盲目出国。这可以表现你的诚意和学术态度。

很多情况下，因为地域或者时间原因，双方没有时间见面，我们往往要用文字的形式联系推荐人，这时候我们要注意的是联系的时间选择和措辞。总的原则只有一个那就是尽可能地从对方角度考虑问题，让推荐人更容易帮你完成推荐信的写作。

不是所有的推荐人都会答应推荐请求。有些推荐人日程太满，还有些推荐人每年有推荐名额限制。在请求的结尾告诉对方，即使不方便推荐也表示理解并且依然感谢。平常看待“邀请被拒”，寻找其他推荐人即可。但是，不要“海投”推荐人，更不要在推荐人答应邀请后“放人鸽子”。

这些准备能帮你获得推荐人的好印象

了解你的推荐人：

你不能一味地向推荐人展示自己，而不顾推荐人的特点。你的推荐人往往已经处理过多位师哥师姐的推荐信，他很可能已经有自己的一套关于推荐信的处理方法。在邀请推荐人之前尽可能的找到之前的师哥师姐了解情况，从而了解推荐人更偏好地邀请方式和推荐人推荐信的风格。之后你就可以给推荐人提供更加精准的个人资料，以便于推荐人为你写出更加个性化的推荐信。

让推荐人了解你：

巧妇难为无米之炊。为了推荐人能够写出更加具体，更有价值的推荐信，让推荐人了解你尤为重要，这里我们需要为推荐人准备一个资料包，主要包括下面这些内容。

1. 一张你自己的照片，让推荐人记起你是谁，个人照次之，最好是你和推荐人同框的照片，在照片背后标注这是什么时候，你们在做什么，然后表达对推荐人的感谢。

2. 一个自述，简单介绍自己，着重说明你选择这位推荐人的理由，比如推荐人的研究方向可以客观地评价你的学术能力等。然后进行你的目的说明。

3. 一些项目，你所研究的每个研究项目的总结，无论这是在学校还是研究实验室。如果你有，或者有技术报告，也请附上。

4. 你的学习成绩，用表格分类整理你意向专业的相关成绩，并附上任课推荐人的联系方式。

5. 你的获奖情况，课外活动名录，获奖介绍等。

6. 提交推荐信的邮箱和地址以及告诉推荐人截止日期（建议比真实日期提前，毕竟大家都可能有拖延症）。最后，截止日期之前，你需要提前和推荐人确认是否提交并表达感谢。

不是所有的推荐人都愿意亲笔写

不可避免的会有推荐人不愿意亲自写的情况，这时候推荐人往往会答应最后署名或者在过程中参与，切不可以为不会有变数，尽可能地让推荐人有所参与避免最后出现意见不和。

保研推荐信篇（4）

一、引言

电子商务迅猛发展的时代已经到来，网上购物的交易方式正在改变着传统的商业模式。2007年，电子商务的交易额达到了8900亿人民币。面对如此众多的商品，无疑会大大增加用户发现满意商品的困难。于是个性化推荐系统逐渐成为电子商务领域中的一项重要的研究内容，得到了广泛关注。

研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。

协同过滤推荐是迄今为止最成功的个性化推荐技术，被应用到很多领域中，协同过滤相当突出的优点是其决策基础是“人”而不是“内容的分析”，能针对任何形态的内容进行过滤，更能处理相当复杂和艰难的概念呈现，以获得意料之外的结论。

文章重点研究电子商务系统中协同过滤推荐算法。

二、电子商务推荐算法的研究

目前的电子商务推荐系统中运用的推荐算法主要可分为三大类：基于内容的推荐算法(Content-based Recommendation Algorithm）、基于规则的推荐算法(Rule-based Recommendation Algorithm)和协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering Recommendation Algorithm）。

1.基于内容的推荐算法是信息过滤研究的派生和继续

基于内容的推荐系统需要分析资源内容信息，根据用户兴趣建立用户档案(Profile），用户档案中包含了用户的品位、偏好和需求信息。然后根据资源内容与用户档案之间的相似性向用户提供推荐服务。在一个这样的系统中，通常采用相关特征来定义所要推荐的物品。

2.关联规则挖掘技术在零售业得到了广泛的应用，它可以发现不同商品在销售过程中的潜在相关性

随着数据挖掘的兴起，关联规则被应用于推荐系统，形成了一种新的推荐技术——基于规则的推荐技术。基于规则的推荐技术在评价表上挖掘项目间的关联规则(项目关联)和用户间的关联规则为当前用户进行推荐。使用项目关联进行推荐时，每条项目关联的前件相当于一个兴趣组，而规则的后件则相当于这个兴趣组的推荐。如果当前用户对该规则前件中的所有项目都喜欢，那么就把规则的后件以一定可信度推荐给当前用户。而使用用户关联进行推荐时，用户关联的后件必须是当前用户，使用用户关联的前件中的用户的共同兴趣模拟当前用户的兴趣，模拟的可信度就是用户关联的可信度，以此作为推荐的依据。

3.协同过滤(Collaborative Filtering）的基本概念就是把这种推荐方式变成自动化的流程

协同过滤主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化推荐的基础。透过协同过滤，有助于搜集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见提供给同一集群中的用户作为参考，以满足人们通常在决策之前参考他人意见的心态。

本人认为，协同过滤技术应包括如下几方面:(1)一种比对和搜集每个用户兴趣偏好的过程;(2)它需要许多用户的信息去预测个人的兴趣偏好;(3)通过对用户之间兴趣偏好相关程度的统计去发展建议那些有相同兴趣偏好的用户。

三、协同过滤推荐现有算法的分类研究与分析

正是因为传统协同过滤推荐算法存在着诸多问题，研究者们才不断提出改进的协同过滤推荐算法。

1.全局数值算法

全局数值算法每生成针对一个用户的推荐项目列表就需要扫描用户评价数据库一遍，这种方法能随数据的变化而变化，实现也比较简单，所以被大量才采用。但是在实践中数据稀疏性难以解决，面对庞大的用户数据库，推荐产生也非常耗时，从而使得整个电子商务推荐系统的实时性难以保证，成为全局数值算法面临的主要挑战。

2.基于模型的算法

基于模型的算法只需扫描一遍用户评分数据库就可以完成对所有用户的推荐。优点是建立的模型相对于原始数据集而言小得多，因此能有效缓解推荐算法的实时性问题。但模型具有滞后效应，为了保证模型的有效性，必须周期性的对模型进行更新。而模型的训练代价高，因此该算法不适合数据更新频率快的系统。

3.组合推荐算法

（1)协同过滤和基于内容的结合算法。两种算法的结合可以利用基于内容算法的优点，对项目进行相似度匹配，尤其当项目尚未得到用户评价的情况下也能推荐给用户，避免新项目问题;另一方面利用协同过滤的特点，当用户数和评价很多时，协同过滤推荐更准确。

(2)协同过滤和基于关联规则的结合算法。关联规则技术用于协同过滤系统是利用Apriori算法通过挖掘用户的评价记录的关联来进行推荐。该算法往往首先对客户的购买行为进行关联规则挖掘，并进行单一客户的偏好建模；然后，应用协同过滤技术寻找与此客户兴趣相似的客户集，并从客户集中找出和目标最相似的客户;最后根据匹配集合求解推荐意见。规则模型的形成可以离线进行，协同过滤推荐算法与基于规则算法的结合可以保证有效推荐系统的实时性要求。

四、协同过滤推荐算法的改进

传统的协同过滤推荐算法是用邻居用户对某一项目的偏好信息来判断用户对该项目的偏好，邻居用户是和当前用户具有相似兴趣爱好的用户。但在传统的协同过滤推荐算法中，邻居用户和当前用户的共同兴趣爱好并不一定是要预测的项目方面的兴趣爱好，而可能是另一方面的兴趣爱好。如果还是用这些邻居用户来预测，其误差可想而知。

1.基于用户多兴趣的协同过滤推荐算法

基于此，我对传统协同过滤算法将作如下改进:（1）对用户兴趣进行分类，因为在系统中用户的兴趣是通过对项目的选择来进行了解的，所以把对用户兴趣的分类转化为对项目的分类，引入用户兴趣度的概念，来探讨用户在不同类别项目中所表现出来的兴趣差异，进而实现对用户多兴趣的了解。（2)对于同一用户，如预测项目所属类别不同，用来预测的邻居用户也不同，也就是邻居用户与待预测的项目在内容上具有一定相似性，从而保证用来预测的邻居用户与当前用户在待预测项目上具有相似的兴趣爱好。(3)用户具有多兴趣性，但用户对每类项目的兴趣也是不尽相同的，在推荐集中考虑以用户对不同类别项目的兴趣度作为权重，来分配每类项目的推荐数目。

首先将项目采用某种技术按照某种标准划分为不同类别，然后把对此类项目有评价的用户的评价信息映射到此类，统计参数，计算用户在每类项目的兴趣度，当超过阈值时，认为该用户对该类项目有兴趣偏好，并由这些用户形成聚类，从聚类中搜寻针对此类项目的邻居用户，产生推荐。

（1)按照分类规则对项目进行分类。把整个项目空间划分成若干类别，每个项目可能属于多个类别，每个类别包含至少一个项目。目前对项目进行分类有众多方法。

（2)映射评价信息，统计参数，计算用户兴趣度，建立用户兴趣度矩阵，构造用户兴趣偏好特征。假设提出了用户兴趣度Ai，j，即用户i对项目类别j的兴趣度，来衡量用户对某一类别项目的兴趣偏好。

其中Mi，j表示用户i所评价的项目类别j中的项目数目；Nk表示项目类别k中包含的项目数目。

（3)依据用户兴趣度矩阵和项目类别体系，进行用户聚类，形成用户兴趣模型。

2.算法说明

（1)由于对同一用户，需要分别在不同的项目类别中分别计算其邻居用户。

（2)该算法对数据的稠密性要求比传统的协同过滤推荐算法要高。

（3)用户的兴趣可能会随着时间而变化，有的项目类别可能会随着时间的推移使用户对他失去兴趣，所以推荐系统必须密切注意用户的兴趣是否改变，最好的办法就是持续跟踪。

（4)推荐算法同样具有新异性，但不像传统算法那样更具有新异性，同另一角度也说明该推荐算法更具准确。因为新异性在一定程度上是和准确性相对的，不可能新异性和准确性同时很高，准确性高的算法必然会新异性低，反之亦然。

五、基于用户多兴趣的协同过滤推荐算法的电子商务推荐系统分析

协同过滤技术基本思想是基于评分相似的最近邻居的评分数据向目标用户产生推荐，推荐算法处理的基础数据是不同用户对项目的评价。评价可以是布尔型的也可以是实数，数值的大小代表喜欢的程度，也称为评分。协同过滤有利于判断符合用户兴趣的商品。例如在用户评价表中共有M个用户对N个商品进行了评分，要在M个商品项中找出符合用户兴趣的S个项向用户推荐。基于此，我们做如下推荐系统的分析：

1.业务需求分析

电子商务网站有两个方面需要个性化推荐系统，即改善客户关系和提高网站的销售能力。（1)改善客户关系。个性化推荐系统要能够在用户的使用过程中尽可能的满足用户的需求，实时地和用户保持互动和联系，及时获得用户的需求并做出响应，能根据用户的反馈信息进行学习和自我完善。(2)提高网站的销售能力。能够吸引更多客户购买；在用户购买时实施交叉销售，用户的推荐请求，给出最适合于用户的商品，并推荐其他相关的商品；为网站对商品进行更新提供信息支持，辅助网站及时推出有热销潜力的特色商品，实现与其他网站的差异化销售。

2.用户需求分析

用户访问电子商务网站的主要目的是寻找并购买需要的商品。其需求主要表现在:（1)用户在网站中要能够顺利地寻找到所需要的商品，根据对商品信息的了解、系统的推荐程度和其他人的评价等决定是否购买。(2)用户能根据自己的认识对商品进行评分和评价。评分是一些个性化推荐算法的数据基础，应该鼓励用户对商品进行评分。评分或评价也是用户做出购买决定的参考。(3)系统服务定制。用户能选择并享受系统设定的个性化服务，这些服务是管理员分析用户的兴趣对系统进行的功能设置。

3.业务分析

用户访问电子商务网站的主要目的是选择购买符合自己需求商品，整个业务流程从登录网站到购买商品生成订单结束。从什么渠道怎么支付如何获得商品实体是在网站外部完成的，不在网站上的业务流程之内。

4.数据流图(DFD1层)主要处理分析

个性化推荐系统主要有以下处理过程:用户定制服务、行为记录、个性化推荐、购买商品、对商品评分等。第一层数据流图可如图1所示:

用户根据系统设置的服务进行服务的定制。系统获得用户选择的服务项目编号，查询数据库是否设置并开通该服务，如果是保存用户定制到用户定制表中;否则返回错误信息。用户定制DFD如图2所示:

用户在个性化推荐系统中的浏览行为，如点击链接、查看商品信息等都会被记录到日志中，也能被系统记录，作为挖掘用户兴趣的信息。用户行为记录过程的DFD如图3所示:

六、结束语

电子商务推荐系统是个新兴的研究与应用领域。随着用户需求水平的提高，推荐算法与系统的研究在不断发展和完善。文中提出的基于用户多兴趣的协同过滤推荐改进算法，正是为了解决现实中存在的用户兴趣问题而产生的。算法中由于对项目进行了分类，所以跨越项目类别和推荐的新异性在一定程度上可能不及传统的协同过滤推荐算法。这将在未来的研究中要进一步思考和研究的问题。

参考文献

[1]邓爱林 左子叶 朱扬勇:基于项目聚类的协同过滤推荐算法[J].小型微型计算机系统，2004，14(9）:P1665～1671

保研推荐信篇（5）

2.必须交待与被推荐者的认识期间(何时开始认识或认识多久)，认识程度(偶尔见面或密切接触)及关系(师生关系，上下级关系，同事等)。

3.对被推荐者的优点介绍及评价，这是推荐信的核心。主要包括被推荐者的天赋，学习成绩，研究能力，工作经验，学习精神，组织能力，品行及个性方面。注意说辞应与其他申请材料如成绩单、获奖证书等相呼应，不要出现矛盾而使人误会。人无完人，所以同时也应提及其缺点，以做到公正客观。最好通过实例说明。教授们要的不是完人，而只是学生，一个普通但足够优秀的学生。

4.必须表明推荐人的态度，是极力推荐还是有保留地推荐。

保研推荐信篇（6）

2．必须交待与被推荐者的认识期间?何时开始认识或认识多久　，认识程度?偶尔见面或密切接触　及关系?师生关系，上下级关系，同事等。

3．对被推荐者的优点介绍及评价，这是推荐信的核心。主要包括被推荐者的天赋，学习成绩，研究能力，工作经验，学习精神，组织能力，品行及个性方面。注意说辞应与其他申请材料如成绩单、获奖证书等相呼应，不要出现矛盾而使人误会。人无完人，所以同时也应提及其缺点，以做到公正客观。最好通过实例说明。教授们要的不是完人，而只是学生，一个普通但足够优秀的学生。

4．必须表明推荐人的态度，是极力推荐还是有保留地推荐。

保研推荐信篇（7）

大学教授推荐信模板(一)推荐人姓名：

推荐人职称：院长，教授、博士生导师

推荐人工作单位：

推荐人与申请人的关系： 师生

推荐意见：

本人是******大学-******专业**级-***同学所在学院的院长，现很高兴推荐该生参加贵所20**届推免生复试。

****系专业课老师向我反映，***同学是一名非常优秀的本科生，她学习极其刻苦认真，有坚定的信念以及昂扬的学习态度。该生对科研活动充满了兴趣，经常利用课外时间积极参与老师的研究项目，认真观看实验过程，是一名有潜质的科研人才。

***同学在本科期间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，且一次性通过英语四、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****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。

该生思想进步，品行良好，性格开朗，善于与人交谈，乐于助人，已成为入党积极分子。

该生符合贵所的招生要求，故推荐其参加贵所研究生推免复试，望请审核通过。

推荐人姓名：

推荐日期：

大学教授推荐信模板(二)推荐人姓名：

推荐人职称：

教授、博士生导师

推荐人工作单位：

某医院心外科

某大学附属某医院心外科

推荐人与申请人的关系： 博士导师

推荐人电话：

推荐意见：

某同学于2003年考入某大学攻读博士学位。***立场坚定，能够同党中央保持高度一致，并认真学习党的各项方针政策和三个代表的重要思想。

该同学学习认真刻苦，钻研进取，学习成绩优异。基本知识掌握牢固，具有较强的科研素质。善于发现问题和解决问题，具有较强的独立工作能力，科研工作中能够做到理论联系实际，并善于与老师和同学合作，乐于助人。

完成博士论文课题期间，运用科学的思维方法和严谨的科研思路进行实验设计，熟练掌握了大鼠异位心脏移植模型和颈总动脉球囊损伤模型的建立、腺病毒转染扩增、离体转基因、PCR、免疫组化、流式细胞学检测等技能，并能够熟练的应用SPSS等数据处理软件进行统计分析。经过文献查阅、开题报告、课题实施、资料整理、论文等系统培养，该同学已获得了较好的科研工作能力。

该同学具有执业医师资格，攻读博士学位前有8年大外科工作经验，6年胸心外科工作经验，能够处理本专业常见病、多发病和较复杂疑难问题。在既往临床工作中严格要求自己，视病人如亲人，深得病人及家属信任。工作中无任何医疗差错和事故发生。

该同学有大学本科课程教学经验，能胜任教学工作。

在攻读博士学位期间，除了完成临床工作和博士科研课题以外，还注重总结临床经验，撰写论文4篇，其中在中华胸心血管外科杂志和中华器官移植杂志2篇。

经过博士阶段的学习和锻炼，该同学已经成为一名符合时展要求、综合素质较高的临床、教学、科研复合型人才。

作为该生的博士导师，我愿意推荐该同学到贵单位工作。

谢谢!

(推荐人姓名、盖章)

(推荐日期)

大学教授推荐信模板(三)尊敬的领导：

您好!

本人应**同学请求，推荐该生到**大学进行研究生阶段的学习。 本人是该生在**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。

推荐人签名：

签名日期

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保研推荐信篇（8）

看这里----就知道它只是在原有的系统上加了些技术模块

根据系统功能设计的要求以及功能模块的划分，数据库的设计相对较简单。除用于销售商品的电子商务网站中所必须的基本数据库表，如商品信息、用户信息、网站信息等外，还应包括：用于初始化数据设置的参数表、仅对有评分商品推荐起作用的顾客商品评分表、顾客商品购买记录表、商品聚类表、顾客聚类表、商品推荐表

随着互联网的普及和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。电子商务推荐系统直接与用户交互，模拟商店销售人员向用户提供商品推荐，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购买过程。在日趋激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统能有效保留用户、防止用户流失，提高电子商务系统的销售。

推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景，逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到越了来越多研究者的关注。

电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展。但是随着电子商务系统规模的进一步扩大，电子商务推荐系统也面临一系列挑战。针对电子商务推荐系统面临的主要挑战，本文对电子商务推荐系统中推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究。本文的研究内容主要包括电子商务推荐系统推荐质量研究，电子商务推荐系统实时性研究，基于Web挖掘的推荐系统研究以及电子商务推荐系统体系结构研究。

一、电子商务推荐系统及构成

电子商务推荐系统(Recommendation Systems for E-Commerce)定义是：“它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程”。

推荐系统面对的是用户(user)，任务是为用户提供对项目(item)的推荐。用户是指推荐系统的使用者，也就是电子商务活动中的客户。项目是被推荐的对象，是指电子商务活动中提供给客户选择的产品和服务，也就是最终推荐系统返回给用户的推荐内容。在一个电子商务活动中，用户数和项目数是非常多的。推荐系统面对的当前用户，称为目标用户或者活动用户。推荐系统的当前工作，就是为根据一定的算法，给出对目标用户的推荐项目。

电子商务推荐系统主要由三大部分构成：输入模块、推荐方法模块和输出模块。输入模块用来接受用户的输入信息，用户的输入信息中最重要的是用户对项目的评价(rating)数据；推荐方法模块用来根据一定算法，根据用户数据，得出对目标用户的推荐，该模块是整个推荐系统的核心部分，个性化推荐方面的研究的很大一部分，都集中在找到好的推荐方法。输出模块主要是指得到的推荐以何种形式反馈给用户。

根据项目的特点，目前主要有两种类型的推荐系统，一种是以网页为对象的个性化推荐系统，主要采用Web数据挖掘的方法与技术，为用户推荐符合其兴趣爱好的网页；另一种是网上购物环境下的、以商品为推荐对象的个性化推荐系统，为用户推荐符合其兴趣爱好的各类产品，如各种书籍，音像等，这种推荐系统也称电子商务个性化推荐系统。

二、电子商务个性化推荐系统的作用

电子商务推荐系统的最大的优点在于它能收集用户兴趣资料并根据用户兴趣偏好为用户主动作出个性化的推荐，也就是说，当用户每次输入用户名和密码登录电子商务网站后，推荐系统就会按照目标用户偏好程度的高低推荐用户最喜爱的N个产品，而且系统给出的推荐是实时更新的，也就是说当系统中的产品库和用户兴趣资料发生改变时，给出的推荐序列会自动改变，大大方便了用户，也提高了企业的服务水平。

总体说来，电子商务推荐系统的作用主要表现在以下几个方面：一方面，使用户从无限的网络资源和商品世界中解脱出来，大大节约了用户采购商品的时间和成本；与此同时，推荐系统的个性化推荐服务，提高了客户对电子商务网站的忠诚度(Building Loyalty)，将更多的电子商务网站浏览者转变为商品的购买者，从而提高电子商务网站的交叉销售能力(Cross-Selling)，为电子商务企业赢得了更多的发展机会。

研究表明，在基于电子商务的销售行业使用个性化推荐系统后，能提高销售额2%-8%，尤其在书籍、电影、CD音像、日用百货等产品相对较为低廉且商品种类繁多的行业，以及用户使用个性化推荐系统的程度高的行业，推荐系统能大大提高企业的销售额。

电子商务推荐系统和销售系统(Marketing Systems)、供应链决策支持系统(Supply-Chain Decision-Support Systems)既相似又有不同。销售系统是帮助销售人员如何把产品销售出去；推荐系统最终目的帮助用户，辅助用户购买什么产品做出决策。供应链决策支持系统是帮助生产者决定什么时候生产多少什么产品，以及仓库应该存贮多少各类产品，其最终目的是为企业生产者服务的，而同样推荐系统是面向用户的系统。

三、电子商务个性化推荐系统的研究内容

电子商务个性化推荐的研究有四方面的问题：首先，要解决推荐系统的信息来源问题——推荐系统的基础是用户兴趣资料信息，如何在电子商务环境下尽可能获得更多用户的相关信息，并以合适的形式表示是进行个性化推荐的前提；其次，要实现被顾客接受和认可的个性化推荐，设计准确、高效率的个性化推荐算法是核心；另外，要让推荐系统为广大用户所接受，必须对推荐系统作出客观、综合的评价，尤其要注意从准确率、个性化、安全性、用户满意度等多方面进行评价；推荐系统的应用是最终研究的落脚点，推荐系统不仅能为用户提供完全个性化购物环境，更应为企业的销售决策和客户关系管理提供支持。

在电子商务环境下，用户信息收集表示是电子商务个性化推荐的基础。根据当前对电子商务环境下用户信息收集表示的研究来看，主要着眼于研究如何有效地收集能反映用户兴趣偏好的信息，以及如何通过网络数据挖掘等的方法更自动化地收集用户的隐式信息，解决用户信息收集过多的依赖于显式评价数据的问题。

个性化推荐技术是电子商务自动化推荐系统的核心问题。目前的推荐技术有协同过滤推荐(包括基于用户的和基于项目的)、基于用户人口统计信息的推荐、基于内容的推荐、基于效用的推荐、基于知识的推荐、基于规则的推荐等等。协同过滤推荐是个性化推荐中研究和应用最多的方法，广泛应用于电子商务网站、数字图书馆、网页搜索、新闻过滤等，着名的推荐系统有Tapestry、GroupLens/NetPerceptions、Ringo/Firefly等，其前提假设是存在具有相似兴趣爱好的用户群，每个用户都有与其兴趣爱好相似的邻居用户。预测用户对某一项目的偏好是根据邻居用户对该项目的偏好程度计算的，也就是说如果其邻居用户喜爱某项目，则该用户也很可能会喜爱该项目。协同过滤最大优点是不需要分析对象的特征属性，所以对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影等。

对推荐系统总体性能的评价是推荐系统研究的重要组成部分。目前大都只是采用准确率、召回率等评判尺度对推荐算法进行评价，并没有真正意义上的、提升到对整个推荐系统进行的评价，尤其缺乏从个性化程度、持久性程度、系统的安全性以及用户接受程度等多方面对推荐系统进行综合的评价。

四、研究现状

推荐行为产品或其它项目的软件已经在许多应用中使用在电子商务领域，为了增加购买经验并满足客户需求，已经推出了充分利用消费者的访问和购买行为的推荐系统。推荐者通常通过给用户展示他们可能感兴趣的产品或服务来促进购买。例如，诸如Amazon.com就是通过利用偏好或其他用户购买信息来介绍书籍或者其它产品给用户的推荐系统。然而，使用的技术相当简单，而且并非很精确和有效。基本上，程序将当前客户购买的一系列产品与其他客户购买的一系列产品作比较，选择客户购买较多的产品与当前客户购买的产品集合的交集，最后从中选出一些尚未被客户所购买而仍然在顾客购物篮中的产品，并将它们作为推荐列表呈现给客户。该技术也用于类似于协作过滤的文本文档的信息抽取。电影或音乐唱片的推荐，例如Moviefrnder.com，通过预知一个人的偏好与其他人偏好的线性权重集合，并运用协作过滤技术来实现对于推荐系统的研究可分为三个种类：技术系统开发研究，用户行为研究和隐私问题研究。其中技术系统开发是重点。目前各种推荐技术，例如数据挖掘，和推理，都已经应用到了推荐系统中。现存的推荐系统从广义上可以划分为基于规则的系统和信息过滤系统。信息过滤系统又可分为基于内容过滤的系统和协作过滤系统两种。

基于规则的系统，N1如：IBM的WebSphere，BroadVi-sion，ILOG等。他们允许系统管理员根据用户的静态特征和和动态属性来制定规则，一个规则本质上是一个if-then语句，规则决定了在不同的情况下提供不同的服务。基于规则的系统，其优点是简单、直接，缺点是规则质量很难保证，而且不能动态更新。此外，随着规则的数量增多，系统将变得越来越难以管理。

基于内容过滤的系统，例如：Personal WebWather，SysKill&Webert，Letizia，CiteSeer，if Web，SIFTER，PVA，WebMate，WebACE，ELFI和WebPersonalizer等。他们利用资源与用户兴趣的相似性来过滤信息。基于内容的推荐系统通过将顾客的偏好与产品内容自动匹配来给顾客提供建议，例如网页和消息条目的推荐。在基于内容的系统中，产品由其普通属性描述。顾客偏好通过分析产品比率以及相应的产品属性来预测。基于内容过滤的系统，其优点是简单、有效。缺点是难以区分资源内容的品质和风格，而且不能为用户发现新的感兴趣的资源，只能发现和用户已有兴趣相似的资源。在基于内容的推荐系统中，一个核心问题是识别关键属性集合。如果该集合太小，显然，这对于识别用户剖面是不充分的。因此，基于内容的推荐系统不能用于仅仅实施一次购买行为新顾客，或者访问了该网站，却没有实施任何购买行为的潜在顾客，以及购买他不是特别经常购买的一种产品的顾客。

协作过滤系统如：WebWather，Let＇sBrowse，Tapestry，GroupLens，Fab，Alexa，Firefly，SELECT，LikeMinds和Site-Seer等。他们利用用户之间的相似性来过滤信息。协作性的推荐系统估计顾客对特定产品的偏好是根据顾客对该产品的偏好率以及其他顾客对同一产品的偏好率的比较来实现的。协作性的推荐系统与基于内容的推荐系统之间的主要区别是协作性的推荐系统通过跟踪一组顾客过去的行为来给该组中的个别顾客提供建议。使用该方法，顾客现在就可以接受建议，而在基于内容的推荐系统中，只要具有相似意向的其他顾客的偏好，顾客就己经具有先前预测了。基于协作过滤系统的优点是能为用Web数据挖掘的研究及其在网络学习个性化推荐中的应用户发现的新的感兴趣的信息，缺点是存在两个很难解决的问题，一个是稀疏性，亦即在系统使用初期，由于系统资源还未获得足够多的评价，系统很难利用这些评价来发现相似的用户；另一个是可扩展性，亦即随着系统用户和资源的增多，系统的性能会越来越低。协作性的过滤方法用来识别与既定客户具有相似兴趣的顾客，所推荐的产品也是这些给定客户喜欢的产品。该方法的一个主要局限是稀疏问题。在基于协作过滤的推荐系统中，很难精确确定下相似客户和识别要推荐的产品。不仅如此，系数问题的极端形式是first-rater问题，当市场引入一种新产品时，不存在可用的先前估计信息。

还有一些个性化服务系统如：WebSIFT，FAB，Anatagon-omy和Dynamic Profiler等，同时采用了基于内容过滤和协作过滤这两种技术。结合这两种过滤技术可以克服各自的一些缺点，为了克服协作过滤的稀疏性问题，可以利用用户浏览过的资源内容预期用户对其他资源的评价，这样可以增加资源评价的密度，利用这些评价再进行协作过滤，从而提高协作过滤的性能。

近来，许多因特网公司还引进了有关信息产品的推荐系统，它包括Web站点推荐，音乐推荐，视频推荐，书籍推荐等等(例如Amazon.com，以及CDNow.com等等)。因特网行销机构运用推荐系统对某一广告公司推荐用户(例如Ac-tiveAgent Werbenetz。

保研推荐信篇（9）

推荐优秀应届本科毕业生免试攻读硕士学位研究生（以下简称“推免生”）是免去全国研究生入学考试的初试，直接进入复试选拔的硕士研究生招生制度，其目的是从源头上保证了研究生的生源质量，是高校全面实施素质教育的有效措施，也是高校选拔、培养高层次科研人才的重要渠道，对创新人才培养具有较强的引领作用。我国自1985年开始在部分高校试行推荐免试研究生制度。20余年的高等教育实践证明，推荐免试研究生这一举措在很大程度上保证了研究生的生源质量，选拔培养了一大批富有创新能力的研究型人才，促进了我国的经济社会发展和科技进步。2006年，教育部印发了《全国普通高等学校推荐优秀应届本科毕业生免试攻读硕士学位研究生工作管理办法（试行）》，我国高校的推荐免试研究生工作更趋规范化、科学化。但与此同时，高校推免生的招生规模不断扩大，推免比例、推免生的数量不断增加，一些问题也逐渐突显出来。一些推免生获得推免资格并被录取后，在大四学年的综合表现急剧下降；而高校“重推荐、轻引导”的传统观念，又使得我们疏于对推免生进行适时、科学的教育引导与学业指导。据北京林业大学2012年的一份调查显示，推免生在推免前后的生活、学习和心理状况都发生了很大变化，生活状态由有序变为无序，学习地点也从教室转向了宿舍，不同程度地表现出懈怠、浮躁等不良心理情绪。因此，改变“重推荐、轻引导”的教育与管理理念，加强对推免生在大四学年的教育引导和学业指导，是做好优秀本科向研究生转型的关键，将有利于其研究生阶段科研能力和创新能力的培养与提高。

一、加强对推免生在大四学年教育引导和学业指导的目的和重要性

教育引导和学业指导，旨在帮助学生解决其在学校的生活和学习过程中遇到的，诸如价值观、人生观、伦理观、专业兴趣、科研与学习的方法及效率等方面的问题与困惑，根据学生本人的价值取向、伦理倾向、教育背景、学习动机、专业兴趣与科研能力等，引导、辅助他们最终实现自我价值的最大化。研究表明，高质量的教育引导和学业指导对于激发学生的成功动机起到了关键作用。加强对推免生在大四学年教育引导和学业指导工作的重要性，主要体现在以下几个方面。

（一）是保障推荐质量的要求

至1985年推荐免试研究生政策实施以来，许多高校对研究生推免办法进行了许多有益改革和探索，推荐模式也不断与时俱进。推免生选拔过程中，高校近些年越来越倾向于综合考察学生的学习成绩、实践能力、思维能力、创新能力等多项指标。但是，在目前国内高校的本科生综合评价体系中，学习成绩仍然占很大比重，其他能力如科研创新能力、动手实践能力、逻辑思维能力、团队协作与组织能力等由于难以量化，只能泛泛定性评估，而这些能力却恰恰是推免生从事其硕士阶段科研和学习所必需的。所以，在大四学年，通过科学、有效的教育引导和学业指导工作，进一步加强推免生科研创新能力及其他能力的培养，是保证推免生推免质量的基本要求，也是推免生招生制度实现其全面实施素质教育、培养创新人才目标的基本要求。

（二）是实现优秀本科生向合格研究生转型的需要

本科阶段的教育是提高研究生培养质量、造就创新型人才的重要保证。但作为优秀本科生获得免试资格的推免生并不意味着其将来一定是合格的硕士生，必须在大四学年通过细致的教育引导与学业指导工作，帮助他们实现从优秀本科生向合格研究生的科学转型。可以利用大四学年进一步学习并培养研究生阶段所需要的各种基本素质和技能，同时进一步完善推免生的知识结构，加强针对硕士阶段研究方向的知识储备，做好与研究生阶段的有效衔接。推荐免试研究生招生制度给推免生提供了一个学年的时间让其在身心、学业等多方面实现从本科生到硕士生的转型，而科学合理的教育引导与学业指导措施无疑将帮助他们顺利地实现该转型。

（三）是提高研究生培养质量的要求

推免生不仅为自己赢得了研究生入学资格，更为自己在客观上延长了研究生培养时间，这为高质量地完成其硕士学位论文提供了时间保障。以三年制硕士生为例，研一学年主要用于适应环境和理论课学习，研三学年的“找工作”将占据其很大一部分学习时间，从而只有研二一学年是硕士生实质性地开展课题研究的时间。而对推免生而言，大四推荐免试研究生阶段就大多已确定好其硕士生导师，这将有利于他们早日融入其导师的课题组，并逐步熟悉研究生阶段学习及课题研究所需要的专业知识与技能。通过有效的教育引导和学业指导，可以帮助推免生充分利用大四近一个学年的时间进行针对性的知识与技能储备，以缩短他们将来新学习阶段的适应期，并为他们将来能更加深入地、高质量地开展课题研究提供时间保障。

（四）是改变“重推荐、轻引导”观念的要求

推荐免试只是一种招生途径和人才选拔形式，目的是为了选拔出更优秀的本科生从事更为深入的、更高层次的研究性学习和科研创新。高校应改变“重推荐、轻引导”的传统教育与管理理念，秉持实施全面素质教育、培养创新科研人才的制度设计初衷，从根本上保证推荐免试研究生招生制度的选拔和培养质量，加强对推免生在学业、生活以及心理状态等方面全方位的教育引导和学业指导，使其顺利地完成由优秀本科向研究生的转型与跨越。

（五）是加强心理健康教育，树立坚定的理想信念的要求

推免生总体成绩较好、素质较高，但这不能完全表明他们一定有着较高的学习和科研创新能力，也不能完全反应他们的心理健康状况，更不能想当然地认为他们一定有着高尚、坚定的理想信念。研究生阶段与本科生阶段的学习生活有着显著不同，硕士生们将面对更加激烈的学术竞争，更加多元复杂的人际关系，更大的学业及学术成果压力。因此，要在大四学年通过教育引导和学业指导工作，对推免生进一步加强心理健康教育和理想信念教育，培养他们健全的人格和高尚坚定的理想信念，使他们将来能够以更加坚强的信念和顽强意志对待挫折和压力、面对挑战和诱惑，最终高质量地完成其硕士生阶段的学业。

二、教育引导和学业指导的措施

（一）加强学术诚信教育

学术诚信作为一种道德规范，是社会职业道德体系的重要组成部分，它对所有从事科研活动的主体（包括研究生在内）起着重要的规范、引导作用。学术诚信，应该是每一位研究生必备的基本素质。目前，大学校园内学术腐败之风愈演愈烈。扭转如此不良风气，必须加强思想教育和职业道德素质教育，尤其是学术诚信教育。作为优秀科研创新人才的预备梯队成员，要把学术诚信教育作为对推免生在大四学年进行教育引导和学业指导的第一课，让他们尽早树立并践行“诚信是学术的生命”的理念以及严谨求实的求学、治学风尚。

（二）塑造健全人格

健全人格是大学生适应社会、全面发展的重要基础。大学生正处在人生成长的关键时期，其人格发展具有较强的可塑性。作为学校，要结合学生人格发展的要求，有针对性的组织开展人格培育专项训练活动，为学生实施人格养成提供平台和载体。在对推免生在大四学年进行教育引导和学业指导过程中，同样要有针对性地继续深化心理健康教育成果，引导他们培养、塑造、巩固良好的心理意志品质和健全人格，进一步确立他们科学、正确、高尚的人生观、世界观、价值观，为他们将来能够顺利完成其硕士生学业奠定思想及精神基础。我们要引导他们持续性地把人格培育与日常学习和生活相结合，使他们尽快实现从本科生到研究生的心理转变和角色转变，增强人际沟通能力和团队协作能力，增强对集体或科研团队的认同感、归属感和荣誉感。

（三）加强科研能力培养

大四学年是进行专业课学习、毕业实习和毕业设计阶段，是做好推免生与研究生衔接的关键阶段，又是培养推免生科研创新能力的有利时期。要指导推免生应结合自己将来的研究方向开展毕业实习和毕业设计。在本校读研的学生应尽早确定自己的硕士生导师，提前进入实验室并逐渐融入导师的科研团队，提前熟悉科研环境和将来研究方向所需的知识与技能，并密切结合将来的研究方向完成自己的毕业实习和毕业设计任务。对于推免到外校的学生，也要指导他们有效的利用毕业设计阶段尽早熟悉自己将来的研究方向和科研环境，并创造条件让他们尽量到外校导师的实验室去完成毕业设计。在对推免生的学业指导上，还要指导他们培养、锻炼、积累基本的科研能力和素质、经验、方法，尤其是独立发现问题、解决问题以及理论与实践相结合的能力，以做好与研究生阶段的有效衔接。

（四）搭建与研究生导师的交流平台，引导积极参加学术交流活动

保研推荐信篇（10）

申请北美的硕士研究生或博士研究生项目一般需要2～3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。

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使的错误，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！

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。

保研推荐信篇（11）

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。

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使的错误，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！

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。