现有绝大多数差分隐私算法只考虑数据的一次静态发布，而实际许多数据分析应用却涉及连续数据发布。为此，提出了一种基于矩阵机制的差分隐私连续数据发布方法。该方法的核心思想是首先利用树状数组构建连续数据发布问题的策略矩阵，然后对策略矩阵进行优化以提高发布数据的精确性。随后，进一步针对现有基于矩阵机制的优化算法复杂度极高的问题，提出了时间复杂度为O(lg　N)的快速对角阵优化算法（fast　diagonal　matrix　optimization　algorithm，FDA），以有效应用于大规模的连续数据发布。通过实验比较分析了FDA算法与同类算法所发布数据的精确度，结果表明FDA算法是有效可行的。