现有基于树形结构的差分隐私直方图发布方法均未考虑用户区间查询概率可能对整体区间查询精度的影响.通过研究分析发现,不同的用户区间查询概率将使差分隐私区间树中不同节点的覆盖概率不尽相同,从而导致整体区间查询误差的期望值因树结构不同而存在较大差别.为此,提出一种基于区间查询概率的差分隐私直方图发布(differential　privacy　histogram　publishing　based　on　the　probability　of　users＇＇　range　queries,PDPHP)算法.算法PDPHP针对给定的用户区间查询概率,以最小化整体区间查询误差的期望值为目标进行差分隐私区间树的构造,并利用最优线性无偏估计对差分隐私区间树进行一致性修复,以进一步提高区间查询的精度.实验对算法PDPHP与同类算法在发布数据的精度上进行比较分析.结果表明,算法PDPHP是有效可行的.