社交网络经常通过掌握的用户信息来对其进行好友推荐。这种好友推荐带来了技术挑战，现有的好友推荐技术并不能有效解决该问题。为了应对这种技术挑战，拟提出基于分类属性的好友推荐算法。通过机器学习的手段，分析出不同类型的属性对用户行为的贡献度不同，将其进行分类处理。基于该分类，提出的算法可以在掌握用户基本资料以及近期行为的基础上，搜索出与之相关性更强的好友或能够引发其兴趣点的商品，用来快速、准确、全面地得到用户与其好友之间亲疏程度排序及分类的结果。实验结果证明了所提出方法的有效性及高效率。