本说明书涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种用户隐私增强的序列推荐方法、装置及设备。包括，计算目标序列与每条现有序列的相似度，根据相似度从现有序列中选取多条现有序列作为目标序列的相似序列；计算目标序列与所有相似序列的共享特征表示，并根据共享特征表示确定目标序列中各内容的修改类型；根据修改类型对目标序列中的内容进行修改，得到被修改序列；根据被修改序列计算待推荐用户的推荐内容。通过本说明书实施例，推荐器接收到的内容不再是待推荐用户真实的内容，而是经过修改后的内容序列，因此即便推荐器被攻击，也不会导致真实的内容记录泄露，从而增加了用户内容的安全性，解决了现有技术中推荐模型对用户隐私的保护性差的问题。