在线社交网络连接着全球数百万用户，改变了人们交流和分享信息的方式。然而，第三方应用程序的用户数据隐私在这些平台上缺乏保障。为了解决这个问题，本研究提出了一种集成式隐私模型，利用决策树、朴素贝叶斯、IBK、NB树和贝叶斯网络等机器学习算法，根据隐私级别对用户个人资料进行分类，从而在海量数据中实现隐私保护数据挖掘。