本发明公开了一种基于择友偏好和矩阵分解的潜在好友推荐方法，包括根据用户间的表态数据，通过矩阵分解，以排序学习为模型学习用户的择友偏好，进行用户间的表态估计，融合用户间双向推荐的结果，最终向用户推荐可能成为好友的陌生人。本方法通过用户热门程度的筛选，能有效缓解传统基于矩阵分解的推荐算法中由于用户表态评分矩阵的稀疏性问题，并实现数据降维，而综合考虑双向推荐的结果，能进一步提高陌生潜在好友推荐的精度。