针对传统社会网络链接预测算法忽视节点多维属性的问题，提出一种基于多维属性的社会网络链接预测算法MDA-TF。该算法首先经过数据预处理，结合节点的多维属性，构建张量模型；然后采用高阶正交迭代算法进行张量分解，得到核心矩阵和因子矩阵；最后根据核心矩阵生成链接预测结果。采用真实的社会网络数据集进行测试取得了较好的实验结果，实验结果也表明了该算法的有效性和正确性。