一种社交网络中基于评分和特征相似的餐饮推荐算法，主要包括以下步骤，1)建立当前社交网络中的用户评分库；2)计算Ua与用户评分库中其他用户的评分相似度；3)选择与Ua评分相似度最高的k个用户，得到评分相似推荐用户集合；4)构建Ua的特征相似模型M=(χa,i,δa,i,σa,i,γa,i)；5)计算特征相似推荐度并将排名靠前的项目推荐给目标用户。本研究成果将用户之间的特征相似度作为除了常规的评分相似度以外用于推荐算法的第二重依据，而多种用户特征的计算不仅使得攻击成本大量增加，极大提高抗攻击能力，并且使推荐的准确性得到提升。