本发明涉及自动推荐系统领域，尤其涉及一种基于张量分解的推荐方法及装置，该方法包括：根据采集到的用户数据，构建张量；将所述张量进行矩阵展开，获得M个矩阵，M为所述张量的模的数目；采用三对角化算法对所述M个矩阵分别进行转化，获得对应的M个三对角矩阵；基于所述M个三对角矩阵，获得对应的M个左奇异矩阵；基于所述M个左奇异矩阵，获得整体近似核心张量；基于所述整体近似核心张量，进行推荐，充分利用数据的稀疏性，同时也减小了算法的复杂度，实现了有效推荐。