猜你喜发

导读：　猜你喜发(共4篇)猜你喜欢“猜你喜欢”是怎么猜中你心思的？ccyou 2012-11-12 15:54:04现在人们上网购物都习惯了系统给出的“猜你（还会）喜欢”，有时候它好像比你自己都还要了解你。推 荐系统究竟是怎样“猜”中你心思的呢？分享到： 新浪微博 人人 豆瓣 QQ 空间 腾讯微博（文／Joseph A ...

本文是中国招生考试网（www.chinazhaokao.com）成考报名频道为大家整理的《猜你喜发》，供大家学习参考。

猜你喜欢
猜你喜发 第一篇

“猜你喜欢”是怎么猜中你心思的？ ccyou 2012-11-12 15:54:04 现在人们上网购物都习惯了系统给出的“猜你（还会）喜欢”，有时候它好像比你自己都还要了解你。推 荐系统究竟是怎样“猜”中你心思的呢？ 分享到： 新浪微博 人人 豆瓣 QQ 空间 腾讯微博 （文／Joseph A. Konstan & John Riedl）如今，到网上购物的人已经习惯了收到系统为他 们做出的个性化推荐。 Netflix 会推荐你可能会喜欢看的视频。 TiVo 会自动把节目录下来， 如果你感兴趣就可以看。 Pandora 会通过预测我们想要听什么歌曲从而生成个性化的音乐流。 所有这些推荐结果都来自于各式各样的推荐系统。 它们依靠计算机算法运行， 根据顾客的浏 览、搜索、下单和喜好，为顾客选择他们可能会喜欢、有可能会购买的商品，从而为消费者 服务。 推荐系统的设计初衷是帮助在线零售商提高销售额， 现在这是一块儿规模巨大且不断 增长的业务。与此同时，推荐系统的开发也已经从上世纪 90 年代中期只有几十个人研究， 发展到了今天拥有数百名研究人员， 分别供职于各高校、 大型在线零售商和数十家专注于这 类系统的其他企业。 这些年来，推荐系统有了相当的进展。开始时它们还相对较为粗糙，往往对行为做出不准确 的预测； 但随着更多的和不同类型的网站用户数据变得可用， 推荐系统得以将创新算法应用 于这些数据之上，它们迅速得到了改善。今天，推荐系统都是些极其复杂和精专的系统，常 常看起来比你自己还要了解你。同时，推荐系统正在向零售网站以外的领域拓展：大学用它

们来引导学生选课， 移动电话公司靠它们来预测哪些用户有可能转投另一家供应商， 会议主 办方也测试过用它们来分配论文给审稿专家。 我们两人从推荐系统的早期开始便一直在开发和研究它们， 最初是以学术研究者的身份， 参 与 GroupLens 计划（GroupLens Project）。1992 年起，GroupLens 通过对美国兴趣论坛 网站 Usenet 讨论区里的消息进行排序， 将用户指向他们可能会感兴趣、 但自己尚未发现的 话题线索。几年以后，我们成立了 Net Perceptions，这是一家推荐算法公司，在互联网第 一次热潮期间（1997 年 - 2000 年），一直处于业界领先地位。有鉴于此，虽然这些公司 极少公开谈论他们的推荐系统是如何运作的， 我们的经验使我们能够深入了解亚马逊和其他 在线零售商幕后的情景。 （在本文中，我们的分析是在观察和推理的基础上得出的，不包含 任何内部消息）。 下面就是我们所看到的。 推荐算法是怎么“猜你喜欢”的？ 来源：recommenderapi.com 你有没有想过自己在亚马逊眼中是什么样子？答案是： 你是一个很大、 很大的表格里一串很 长的数字。 这串数字描述了你所看过的每一样东西， 你点击的每一个链接以及你在亚马逊网 站上买的每一件商品； 表格里的其余部分则代表了其他数百万到亚马逊购物的人。 你每次登 陆网站， 你的数字就会发生改变； 在此期间， 你在网站上每动一下， 这个数字就会跟着改变。

这个信息又会反过来影响你在访问的每个页面上会看到什么， 还有你会从亚马逊公司收到什 么邮件和优惠信息。 许多年来， 推荐系统的开发者试过用各种各样的方法来采集和解析所有这些数据。 最近这段 时间， 多数人都选择使用被称为个性化协同推荐 （Personalized Collaborative Recommender） 的算法。这也是亚马逊、Netflix、Facebook 的好友推荐，以及一家英国流行音乐网站 Last.fm 的核心算法。说它 “个性化”，是因为这种算法会追踪用户的每一个行为（如浏 览过的页面、订单记录和商品评分），以此进行推荐；它们可不是瞎猫碰上死耗子——全凭 运气。说它 “协同”，则是因为这种算法会根据许多其他的顾客也购买了这些商品或者对 其显示出好感， 而将两样物品视为彼此关联， 它不是通过分析商品特征或者关键词来进行判 断的。 不同类型的个性化协同推荐系统最晚从 1992 年开始便已经出现。除了 GroupLens 计划， 另一项早期的推荐系统是 MIT 的 Ringo，它会根据用户的音乐播放列表从而给用户推荐其 他他们有可能会喜欢的音乐。 User-User 算法：计算用户之间的相似度 GroupLens 和 Ringo 都使用了一种简单的协同算法，被称为 “用户关联”（user-user） 的算法。这种类型的算法会计算一对用户之间的 “距离”，根据的是他们对同一物品打分 的相似程度。 举例来说， 如果吉姆和简都给 《电子世界争霸战》 （Tron） 这部电影打了 5 分， 那么他们之间的距离就是 0。如果吉姆给它的续集《创：战纪》（Tron: Legacy ）这部电 影打了 5 分，而简只打了 3 分，那么他们之间的距离就变大了。按照这样的计算得出来品 味相对 “靠近” 的用户，我们把他们称之为共有一个 “邻集”（neighborhood）。 但是，这种用户关联的策略效果并不是很好。首先，形成有意义的邻集很难：很多用户两两 之间只有很少几个共同评分，有的就完全没有；而仅有的那几个都打了分的项目呢，往往是 票房大片，基本上人人都喜欢的那种。再来，由于用户之间的距离可以变得很快，算法必须 当场就进行大部分的计算； 而这可能会比一个在网站上这儿点点那儿戳戳的人下一个动作发 出之前需要更久的时间。 Item-Item 算法：计算物品之间的关联 因此，大部分的推荐系统如今都依靠一种“物-物关联”（item-item）的算法，这种算法计 算的是两本书、 两部电影或者两个其他什么东西之间的距离， 依据的是给它们打过分的用户

的相似度。 喜欢 Tom Clancy 书的人很可能会给 Clive Cussler 的作品打高分， 因此 Clancy 和 Cussler 的书就共处一个邻集。一对物品之间的距离可能是根据成百上千万的用户的评 分计算得出，在一段时间里往往保持相对稳定，因此推荐系统可以预先计算距离，并更快的 生成推荐结果。 亚马逊和 Netflix 都曾公开表示过他们使用的是物-物关联算法的变种， 但 对细节都绝口不提。 用户关联算法和物-物关联算法都有的一个问题，是用户评分的不一致性。当给他们机会再 评一次分时， 用户往往会对同一件物品给出不同的得分。 品味在变、 心情在变， 印象也在变。 MIT 在上世纪 90 年代进行的一项研究表明， 在最初打分一年以后， 用户的评分会发生平均 1 分 （满分 7 分） 的变动。 研究人员们也在一直在尝试不同的方法在模型中纳入这一变量； 比如说， 如果用户给某个商品了打一个分， 但这个评分与推荐算法所了解的关于这个人和这 个商品的所有其他信息不相符，有的推荐算法就会邀请用户再次对这个商品进行评价。 降维算法：把事物特征一般化 不过，用户关联算法和物-物关联算法还存在一个比一致性更大的问题：它们太死了。就是 说，它们能发现都喜欢同一样东西的人，但却忽略了爱好非常相似的潜在用户组合。比如说 你喜欢莫奈的睡莲。那么，在这个法国印象派大师画的 250 幅睡莲中，你最喜欢哪一幅？ 在一群喜欢莫奈的人当中， 完全可能每个人喜欢的睡莲都不相同， 而基本的算法就有可能识 别不出这些人都有着共同的爱好。 大约十年前，研究者们想出了一个办法，通过一个叫降维（Dimensionality Reduction）的 过程，把事物更一般化的表现出来。这种方法在计算量上比用户关联和物-物关联算法要密 集得多，因此也就没有那么快的得到采用。但随着计算机变更快更便宜，降维算法也逐步取 得了一些进展。 为了弄清降维算法是怎么工作的， 我们来看看你爱吃的东西， 以及如何把它跟其他一百万人 爱吃的东西做比较。 你可以把这些信息用一个巨型矩阵表示出来， 每一条竖线代表一样食物， 每个人爱吃什么东西就自然形成了一行。在你的这一行上面或许会显示你给了烤牛排 5 颗 星、红烧小排 4 星半、烤鸡翅 2 颗星、冻豆腐卷 1 颗星、奶酪烤蘑菇 5 颗星、盐水毛豆 4 颗星，等等。 然而， 使用这个矩阵的推荐算法并不关心你给哪种食物评了多少颗星。 它想要了解的是你一 般而言的喜好，这样它可以将这个信息应用到更丰富多样的食物上。比如说，基于你上面给 出的信息，算法可能会认为你喜欢牛肉、咸的东西和烤制菜品，不喜欢鸡肉和任何油炸的东

西，不喜欢也不讨厌蔬菜，依此类推。你爱吃的食物所拥有的特点或者说维度，它的数量和 符合你要求的食物的数量比起来要小得多——至多可能 50 或 100。 通过查对这些维度， 推 荐算法可以迅速决定你是否会喜欢一种新的食物（比方说盐焗排骨），方法就是把这种食物 的各项维度（咸的、牛肉做的、不是鸡肉、不是炒的、不是蔬菜、不是烤的）同你的资料进 行比对。 这种更为一般性的呈现使得推荐算法能准确的发现有着相似但不同喜好的用户。 而 且，它大幅压缩了矩阵的规模，使算法变得更加高效。 这是一个很酷的解决方案。 不过， 你爱吃的食物的维度该上哪儿去找呢？肯定不是去问厨师。 推荐系统会使用一种称为奇异值分解的数学方法来计算维度。 这种方法涉及到把最初的一个 巨型矩阵分解为两个 “口味矩阵”——其中一个包含了所有的用户和 100 项口味维度， 另 一个则包含了所有的食物和 100 项口味维度——再加上第三个矩阵，当乘以前面两个矩阵 中的任意一个时，会得到最初的那个矩阵（※此处已更改）。 不像上面例子中说的那样，计算用的维度既不是描述性的，也一点儿都不直观；它们是纯抽 象的值。这并没有什么，只要这些值最终生成准确的推荐结果就行了。这种方法的主要缺点 是， 创建矩阵所需要的时间会随着客户和产品数量的增多而飞速增长——创建一个拥有 2.5 亿名客户和 1000 万种产品的矩阵，需要花上创建一个 25 万名客户和 1 万种产品的矩阵 10 亿倍那么多的时间。而且这一过程还需要经常重复。一旦收到新的评分，矩阵就已经过 时；在像亚马逊这样的公司，每一秒钟都会收到新的评论。幸运的是，就算略微过时，矩阵 仍然能以一个挺不错的水平运作。 研究人员们也已经在设计新的算法， 为奇异值分解提供可 用的近似值并显著缩短计算时间。

猜你喜欢：个性化推荐算法是怎么做到的？
猜你喜发 第二篇

猜你喜欢：个性化推荐算法是怎么做到的？

如果去商场里买东西，我并不愿意听导购小姐讲的话，但是电商网站上的推荐，我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】，好，那你就猜猜吧。推荐这种体验除了电商网站，还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐，基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法。【猜你喜发】

说个性化之前，先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的，毕竟人嘛都有从众心理，总想知道大家都在看什么。非个性化推荐的方式主要就是以比较单一的维度加上半衰期去看全局排名，比如，30天内点击排名，一周热门排名。

但是只靠非个性化推荐有个弊端，就是马太效应，点的人越多的，经过推荐点得人有更多。。。强者越强，弱者机会越少就越弱，可能导致两级分化严重，一些比较优质素材就被埋没了。

所以，为了解决一部分马太效应的问题，也主要是顺应数据化和自动化的模式，就需要增加个性化的推荐（可算说到正题了。。。）个性化的优点是不仅体验好，而且也大大增加了效率，让你更快找到你感兴趣的东西。YouTube也曾做过实验测试个性化和非个性化的效果，最终结果显示个性化推荐的点击率是同期热门视频的两倍。

1新闻、视频、资讯和电台（基于内容推荐）【猜你喜发】

一般来说，如果是推荐资讯类的都会采用基于内容的推荐，甚至早期的邮件过滤也采用这种方式。 基于内容的推荐方法就是根据用户过去的行为记录来向用户推荐相似额推荐品。简单来说就是你常常浏览科技新闻，那就更多的给你推荐科技类的新闻。 复杂来说，根据行为设计权重，根据不同维度属性区分推荐品都是麻烦的事，常用的判断用户可能会喜欢推荐品程度的余弦向量公式长这样，我就不解释了。。。 但是，这种算法缺点是由于内容高度匹配，导致推荐结果的惊喜度较差，而且有冷启动的问题，对新用户不能提供可靠的推荐结果。并且，只有维度增加才能增加推荐的精度，但是维度一旦增加计算量也成指数型增长。如果是非实体的推荐品，定义风格也不是一件容易的事，同一个作者的文风和曲风也会发生改变。

2电商零售类（协同过滤和关联规则推荐）

说电商推荐那不可能不讲到亚马逊，传言亚马逊有三成的销售额都来自个性化的商品推荐系统。实际上，我自己也常常在这里找到喜欢的书，也愿意主动的去看他到底给我推荐了什么。 一般电商主流推荐算法是基于一个这样的假设，“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢。”即协同过滤过滤算法。主要的任务就是找出和你品味最相近的用户，从而根据最近他的喜好预测你也可能喜欢什么。 这种方法可以推荐一些内容上差异较大但是又是用户感兴趣的物品，很

好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。也不需要领域知识，并且随着时间推移性能提高。但是也存在无法向新用户推荐的问题，系统刚刚开始时推荐质可能较量差。 电商行业也常常会使用到基于关联规则的推荐。即以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象。比如，你购买了羽毛球拍，那我相应的会向你推荐羽毛球周边用品。关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程中的相关性，在零售业中已经得到了成功的应用。

3广告行业（基于知识推荐）

自从可以浏览器读取cookies，甚至获得年龄属性等信息，广告的个性化投放就也可以根据不同场景使用了。 当用户的行为数据较少时，基于知识的推荐可以帮助我们解决这类问题。用户必须指定需求，然后系统设法给出解决方式。假设，你的广告需要指定某地区某年龄段的投放，系统就根据这条规则进行计算。基于知识的推荐在某种程度是可以看成是一种推理技术。 以房地产广告为例，运用自然语言处理的方法抽取房产广告的结构化属性，如价格、面积等，再将用户需求关键词与结构化属性相结合建立用户兴趣模型。

4组合推荐

由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，并不像上文讲的那样采用单一的方法进行建模和推荐（我真的只是为了解释清楚算法）。。。 在组合方式上，也有多种思路：加权、变换、混合、特征组合、层叠、特征扩充、元级别。 并且，为了解决冷启动的问题，还会相应的增加补足策略，比如根据用户模型的数据，结合挖掘的各种榜单进行补足，如全局热门、分类热门等。 还有一些开放性的问题，比如，需不需要帮助用户有品味的提升，引导人去更好的生活。

最后，我总想，最好的推荐效果是像一个了解你的朋友一样跟你推荐，因为他知道你喜欢什么，最近对什么感兴趣，也总能发现一些有趣的新东西。这让我想到有一些朋友总会兴致勃勃的过来说，嘿，给你推荐个东西，你肯定喜欢，光是听到这句话我好像就开心起来，也许这就是我喜欢这个功能的原因。

猜你喜欢
猜你喜发 第三篇

“猜你喜欢”的数据原理

在一些交易性网站里，通过用户的浏览或购买记录，网站就会在“猜你喜欢”一栏里推荐其他相似的商品，并且还比较靠谱，这实际上是一类名为“推荐算法”的程序，这种算法是基于数据原理建立的。

如今，大部分的推荐系统都依靠一种“物物关联”的算法，此算法计算的是两本书、两部电影或两个其他东西之间的距离，依据的是给它们打过分的用户的相似度。喜欢鲁迅书的人很可能会给莫言的作品打高分，因此鲁迅和莫言的书就共处一个邻集。一对物品之间的距离可能是根据成百上千万的用户的评分计算得出，在一段时间里往往保持相对稳定，因此推荐系统可以预先计算距离，并更快的生成推荐结果。豆瓣就是根据这种程序制作的“猜你喜欢”这一应用程序，例如，如果十个喜欢张艺谋电影的人里，有八个同时喜欢陈凯歌的作品，那当第十一个用户在网站上给《满城尽带黄金甲》打上8分的高分时，他就很有可能得到《无极》作为推荐。

教育局感谢信
猜你喜发 第四篇

教育局感谢信

尊敬的虹口区教育局领导：

我是在虹口区就读的一个特殊孩子家长，今天我怀着无比感恩的心情写下我对特教指导中心全体老师的感激。10月25日，我第一次参加特教中心组织的立体式绘本阅读和沙龙活动，至今虽然只有短短一月，却带给我太多别样的心境，让我忍不住将一切与更多的人分享。

感触。我的孩子有自闭症倾向，他多动、社交障碍，不会用讨喜的方法与他人相处。之前，我们也参加过一些关爱特殊人群的公益活动，但是敏感如我，却总是能透过一些人看似热情的笑脸背后看到他厌弃的眼神。但是，这次活动，从头至尾我感受到的都是善意的笑容纯净的目光，绘本阅读时志愿者和老师们发自内心地关爱和包容孩子，家长沙龙时培训老师耐心讲解绘本带读技巧，老师循循善诱，家长们如沐春风。组织者心思细腻，特意将活动分成两个独立环节，就是想为这些平日为孩子们费心劳力的家长们提供这个喘息的机会。

感动。因为我孩子的特殊性，所以每每带孩子外出总是小心翼翼，尤其是他与别的正常孩子相处的时候，我更是分秒不离地看紧孩子，生怕他一不小心就会闯祸。这次活动，特教中心的好几个热心老师带了自己的孩子过来当小志愿者，当她们看到我顾虑的眼神时，安慰我放宽心，其实这对他们孩子来说也是个难得的学习机会，学习包容特殊、善待弱者。我不是个多愁善感的人，但老师这番亲切的话语却击中了我内心最柔软的部分，我被深深感动了。我的还子有病．我的孩子特殊，但是这并不是他的错，我们其实不需要同情和怜悯，只需要更多的人可以理解我们接纳我们。

感恩。第一次绘本阅读，猜猜你有多爱我，爱这个字眼在普通人眼中再平常不过，可在这些特殊孩子们眼中，或许还不如牛奶蛋挞来的亲切。所以孩子在绘本带读的过程中，出现了很多问题，活动过半后就明显表现出不耐烦、不配合。后面我试探地问中心的老师，如果孩子表现实在太差，我们就退出吧，不好意思让老师们太过操心。老师朴实的话语再一次让我差点热泪盈眶，她说，有问题就发现问题解决问题，我们这个活动就是面向特殊孩子的，除非孩子家长自己放弃，否则，我们绝不会劝退一个孩子！她的话掷地有声，我除了感恩，一遍一遍感恩．真的无言以对。

我是不幸的，因为我有如此特殊的孩子。但我又是幸运的，因为我们的孩子有幸在虹口读书。听特教中心的丁老师介绍，虹口教育局领导高度重视特殊教育，开展医教结合服务与研究，为了每一个特殊孩子的健康成长，教育局出政策投经费大力支持，我们这些原本不幸的家长能有幸享受到这么好的教育服务。最后，衷心感谢虹口区教育局领导培养出如此技能卓越、大爱无疆的一批特教工作者，他们放弃双休日，为学生和家长开展服务，给予我们智力与情感支持，虹口教育堪称是以人为本的教育典范！

此致

敬礼

曲阳第二幼儿园特教班

×××妈妈

.11.25

教育局感谢信 [篇2] 资中县教育局：

年5月12日14时28分，汶川县发生8.0级地震，震撼中华。数万生命在瞬间流逝，百万计群众无家可归。许多父母失去了孩子，许多孩子失去父母。孩子们失去了美丽的校园，失去了温馨的家园，失去了往日的欢笑。我县教育也遭受毁灭性打击，16000多名学生无法回到教室继续学习，校舍及教育设备设施损失8亿多元。

灾害无情，人间有爱；一方有难，八方支援。汶川大地震牵动着中国人民乃至全世界人们的心。灾难发生后，无数充满爱心的人们用各种方式关心着我们，帮助着我们共渡难关。无数的情激励着我们战胜困难的勇气，无数的爱点燃我们继续前行的希望。

贵局在我们最需要帮助的时候，想我们所想，急我们所急，不仅及时帮助我们解决了雁门小学全体师生的过渡复课安置问题，还给我们捐赠了充满浓浓情意和关切、鼓励、支持的援助金。你们的大爱善举，你们用实实在在的行动，履行四川民族教育发展十年行动计划对口支援汶川的所作所为，我们必将心怀感恩，增添无限战胜困难的信心和勇气，坚定地向前迈进。同时我们也郑重承诺，一定把这笔资金公开、合理、全部用于受灾学校最需之处。

关爱是真诚的，帮助是无价的。为此，汶川县教育局及全体受灾师生向你们表示衷心的感谢！正是你们的无私付出、真诚奉献，让我们感受到了珍贵而崇高的友谊和爱心。我们必将承关怀而奋起，化帮扶为力量。在各级政府的领导和社会各界的大力支持下，我们一定会克服重重困难，重建美好家园，用双脚踏出坦途，用双手绘建明天，用汗水升华果实，把我们汶川的教育提高到新的台阶。

最后，祝贵局各位领导及全体员工身体健康，家庭幸福！

纳接纳努！（吉祥如意）

二○○八年八月七日

教育局感谢信 [篇3]

尊敬的白下区教育局全体领导：

你们好！

这是一封来自苏北农村（贵局安排南京市游府西街小学负责的支助对象）——涟水县东胡集中心小学的一封感谢信；是代表着全体师生心声，表达对贵局深情厚意的致谢信。

自去年秋学期以来，南京市游府西街小学按照贵局的指示精神，一直为我校委派了知识渊博、经验丰富、能力突出的支教老师前来我校支教，全方位地引领着我校教育事业的发展。特别是今年八月底向我校派来的周建强、肖龙波两位支教老师，他们虽然很年轻，却富有浓郁的乡土气息，有着对教育事业执着的爱，对农村孩子难以割舍还情缘。他们刚到我校，顾不得旅途劳累与身心的疲惫，就即刻融入接管的班集体中，为了尽快地了解学生的个性特点和兴趣爱好，掌握学生的心理状态和基础水平，便以“处朋友”、“玩游戏”、“讲故事”、“互换所知联心灵（即：我谈省城的乐趣，你说乡村的风情）”等形式，将自身融入学生的心田，走进学生的心灵，共建“心灵小屋”，有效架设了心灵相通的桥梁。他们在短短的几天时间里便与我们的学生走得很近，谈得火热，在心语交融中取得了无缝衔接。

连日来，他们的那种静下心来探讨教法；沉下心来剖析知识点；定下心来辅导学生的分分秒秒，都在默默地奉献着自己的青春与热情。们们的每一个状举，无不释放出对我们农村小学教育事业热切的爱。其纯朴严谨、谦虚治学的精神不仅震憾着我校的每一位老师，更赢得了全体师生敬重的目光。

一个月来，课堂上留下了他们恰当比划的动作和到位讲解的话语；辅导时留下了他们温和恬静的声音和点拨成金的的技艺；升国旗时留下了他们肃立注目的庄重和严谨的姿态；出操时留下了他们为学生纠错的身影和鼓励的眼神；会议室里留下了他们端坐静听的严谨和百闻强记的虚怀精神；大课间活动时，他们与学生融为一体，既是管-理-员又是运动员；与学生的交往中既是做人的榜样又是了解农村风情的求学者；星期天、节假日里在宿舍潜心整理学生个体资料的风范更是让人敬佩不已，他们在我校全体师生面前用实际行动证明了一名支教老师的价值所在，用切身言行诠释了“奉献、友爱、互助、进步”的支教精神，同样也用自己的行动演绎了贵局领导及南京市游府西街小学的领导关爱农村小学发展的高尚品格。我校全体师生将深深地铭记你们，铭记你们的友谊，铭记你们的帮助，铭记你们及肖龙波、周建强等支教老师的奉献精神和博大情怀！

为此，再次对贵局及游府西街小学的领导为我校所付出的物质上的支持和业务上的引领表示深情的感谢！

祝全体领导合家安康，工作顺利！

教育局感谢信 [篇4]

尊敬的巴东县教育局领导：

我是十堰市郧县的一名教师，非常感谢贵县金果坪段德昌中学万家斌、万勇二位拾金不昧的教师，使我贵重的物品失而复得！

那是今年暑期在武汉学科培训的最后一天，由于归心似箭，上午一放学，我就匆忙走进湖大食堂吃过午饭，忙奔向寝室整理行李准备回家。在将一切物品准备到位准备出发时，才发现相机不见了。忙跑到餐厅寻找，不见。打字店也没有，商店也没有。我和同事将我放学所到的地方都查找了一遍都没有。同事们都劝说，别找了，肯定让别人拿走了，更况下午大家都回家。可那是购买还没有用到两个月的名牌相机，是要负责学校新闻拍照报道的呀！大伙见我难过的情形又安慰我到教室找找。车快开了，我只好将最后的希望寄托在教室里。

当我走进教室，将遗失相机的事在班上宣布寻找时，贵县金果坪段德昌中学万家斌、万勇二位教师就将我遗失的相机递过来。在数百名学员热烈的掌声中，我兴奋的含泪接过失而复得的相机。我激动的掏出四百元钱表示谢意，可二位教师怎么也不肯接受，教室再次响起更热烈的掌声，我只好收起。更使我感动的是在我放学领取证书而将相机遗失在教室，万家斌、万勇二位教师在最后领取证书也准备离去时，发现了这个相机，担心失主焦急，就放弃进食堂用午餐，而在教室等失主来认领。不想这一等就是三个多小时，我真不知该怎样感谢巴东这二位可敬的教师！【猜你喜发】

车来了，在同事的催促中，我只好与这两位可敬的巴东教师告别。

感谢万家斌、万勇二位巴东教师，你们这种急人所急、想人所想、拾金不昧、忍饥挨饿的崇高精神，将教会我怎样做一名合格的、优秀的人民教师！也将激励我一生做人、为人！感谢巴东县教育局，正是你们的教育和引导，使我及我的同事们深深的感受到巴东教师的不凡，深深的认识到巴东教育形象的高大！

谢谢万家斌、万勇二位巴东教师！谢谢巴东县教育局！谢谢巴东！

此致

十堰市郧县鲍峡中学 鲍群 15997809846

.7.22

教育局感谢信 [篇5]

尊敬的各位领导：

您们好！在您们的关心和帮助下，翁墩乡郑楼小学在这一学期发生了很大的变化，为此，我校借用这封信来表达我们最真诚地感谢。

以前图书室里可供阅读的书籍量少且多为陈旧、不完整的书，可如今我们多了许多有趣的、好看的、全新的书籍，图书室渐渐成了我们的“第二课堂”。

还记得校门口那条泥泞的小路，每逢雨雪天气，师生们都要小心翼翼的行走，以防跌倒、受伤。在您们的关心和努力下，一条平整、宽阔的水泥路展现在了我们眼前，是您们让我们不再担心和害怕雨雪天气的到来。

“老师，我这里漏雨”，一个学生如是说。这样的话在这学期已经销声匿迹了，因为我们学校的每一间教室都换上了新瓦。雨天，教室外的雨仍在滴滴答答，教室里的我们却都能沉醉在生动的课堂里了。是您们让我们的校舍有了新的变化，让我们能够安心的学习。

在学期将近结束的时候，我们又收到了金安区教育局对我校留守儿童的慰问。六年级的汪才琴同学代表全校的留守儿童接受了这份来自您们的关心和帮助，并致以深深地感谢。

教育局感谢信 [篇6]

尊敬的领导同志们：

你们好！我是一名普通的顶岗实习生。在这寒冷冬天里，我对你们的雪中送炭表示衷心感谢！

在我写这封感谢信时，不禁回忆起那个风雪交加的下午的一幕幕，感谢的心情抑制不住的汹涌澎湃。忘不了教育局领导和鞠老师被冻红的脸颊，忘不了热水袋给我们带来的温暖，更忘不了你们关切地叮嘱我们要安心工作。

由于是第一次参加顶岗实习，来之前也预料到生活条件不会像学校那么好，但谁也没有想到春天的山区会如此寒冷，再加上下雪，在没有暖气的条件下，我们每天只能通过向手里哈气才能保持日常工作。寒冷的天气几乎让我们乱了阵脚，在没有什么有效的保暖措施的前提下，我们只能依靠仅存的意志来支撑工作和生活。

就在我们对生活感到无比困难的时候，教育局领导和鞠老师没有忘记我们，为我们送来了热水袋，也为我们送来了温暖和关怀。感谢你们在百忙之中能来到这偏远的山区中学，你们的到来就像一缕阳光，让我们在困难中找回自我，全身心地投入到教学工作中。每次把温暖的热水袋捧在手里，你们的叮嘱仿佛就在耳边。

我想“努力工作"，这是我们对领导和老师最大的回报。就在这个寒冷的夜晚，我捧着你们送的热水袋，写下了这段暖暖的话。

最后，我想再一次对你们表示衷心的感谢，我一定会努力工作，把自己这短暂的半年奉献给柴关学区的孩子们。

此致

敬礼！

教育局感谢信 [篇7]

尊敬的各位领导、各位爱心人士：

大家好！受临沭县教育局陈庆洋局长的委托，我和马科长以及长期以来接受济南户外爱心联盟资助的学生一行8人来济南参加本次活动，非常激动。

我们临沭县位于山东省东南部鲁苏交界处，地处沂蒙革命老区，因濒临沭河而得名，是山东省教育工作示范县。全县辖8个乡镇，2个街道，1个省级经济开发区，1个省级风景旅游名胜区，1个新型工业化示范区，287个行政村街，63万人口，总面积1010平方公里。全县现有各级各类学校117所，教职工6446名，在校中小学生82358人。

近年来，临沭县始终把教育事业摆在优先发展、均衡发展的战略高度，以巩固“省教育工作示范县”成果为抓手，坚持“高起点规划，高标准实施，高平台发展”的工作思路，全县教育事业呈现出蓬勃发展的良好局面。临沭县的教育事业在坚持面向全体学生、出尽学生的全面发展的基础上，注重关注学生的个性发展和特殊群体到呃成长需要，尤其是关注农村贫困学生的学业发展，帮助家庭贫困或出现意外事故家庭的孩子顺利完成学业，同时教育他们要树立积极的学习生活心态，人穷志坚，刻苦学习，用坚强意志克服暂时困难，改变自我命运。

从年起，临沭县多名贫困学生得到了咱们济南户外爱心联盟爱心人士的极大关注，先后多次筹集数万元资金捐助这些贫困学生。李耿月、杨柳、伏艺萍等9名同学从年上小学期就接受了资助，后来又有多名同学陆续得到了爱心联盟的资助，他们多次在爱心联盟的资助下来和济南的学生联谊，游览济南的名胜古迹。目前，接受资助的王春艳、班原宁和李笑笑三位同学分别在家庭驻地曹庄镇、郑山街道和石门镇小学就读三、四年级，伏广超同学在大兴镇初级中学就读初二，伏艺萍同学在今年暑假后进入临沭县职业中专就读，杨柳同学今年在临沭二中读高二。面对一次次的资助款项，他们化感恩为力量，心态乐观，积极进取，面对勇敢生活的挑战，尊敬师长、团结同学，刻苦勤奋。今年李耿月同学高三毕业，考入了山东省城市建设职业学院就读，再一次接受山东天伟工程咨询有限公司的资助，可以说李耿月同学成长的每一步都离不开济南户外爱心联盟的爱心帮助，这是李耿月同学的幸运，也是临沭贫困学子的幸福，在他们成长的道路上有这么多社会爱心人士的关注和关心，有更多的爱温暖着他们的心，支持着他们努力学习，回报整个社会爱心人士的关心帮助，将来学业有成，成为社会的栋梁之才，更好地回报国家和社会。

济南户外爱心联盟多年来多临沭贫困学生的爱心资助，是对临沭县教育事业的关注和支持，架起了济南——临沭爱的桥梁，在此我代表临沭教体局、代表接受捐助的临沂贫困学子对多年来一直关注临沭教育学子的济南户外爱心联盟的各位爱心人士、山东省天伟工程咨询有限公司和山东省城市建设职业学院的各位领导老师深表谢意！祝这份爱的事业在更多的群体中传播，共建和-谐美丽的生活！

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