据互联网数据中心发布的报告《数据时代2025》显示,全世界产生的数据总量已经在2018年达到33ZB,互联网数据正处于爆发式的增长阶段。人们在享受信息化社会带来的信息、资源共享利好的同时,也不得不“痛苦”的在互联网的海量数据中寻找自己感兴趣的“涓涓细流”,因而快速、准确地获得个性化信息服务这一需求也不断增长。同时,人们也更倾向于使用零散化的时间,更为被动的获取信息。而传统的使用搜索引擎、查看信息门户等手段不足以满足上述诉求,也使得更加智能的推荐系统获得了人们的青睐。实用推荐系统的设计存在两大难点,一个是真实推荐系统面临的往往是海量用户与物品间的偏好计算,线上数据需要快速“消化”,对算法时效性和数据的处理能力要求较高。另一个是完善的用户偏好需要结合多种来源的数据共同分析,在保证算法性能的基础上对多源数据进行有效利用、实现互补缺漏是有难度的。在本次基于蒙特卡罗优化的新闻推荐系统研究与实现中,针对新闻推荐数据的特点设计了混合推荐模型,利用多源数据,多角度的对用户偏好进行刻画,并用兴趣模型分析了用户兴趣随时间的演变进程,提高了推荐击中率。在算法性能优化方面,参考了蒙特卡罗抽样方法设计了系统的召回策略,一定程度上降低了数据规模对算法时间开销造成的影响,从而解决了实用推荐系统的设计的两大难点。采用蒙特卡罗策略对推荐系统的算法性能进行优化是推荐系统领域一次有意义的尝试,在实验中也证实了提出的算法在推荐击中率和时间开销两方面带来了收益。相信随着个性化的推荐服务所使用的数据规模和数据来源的日益增长,诸如蒙特卡罗抽样等更多有关推荐算法开销问题的解决方案会涌现出来,本次实践也会给后续相关问题的研究和解决带来启示,具有一定的借鉴意义。