随着算法技术与数据交汇融合时代的到来,以深度学习为技术特征的算法在人脸识别、新闻推送、行政管理等领域得到广泛运用,极大地提高了国家治理效能、社会生产效率和个人生活的便利度。但是因算法本身具有高度复杂性和不透明性,其广泛运用除了带来良好效益外,也带来了诸多法律风险,譬如,算法歧视、算法垄断、算法权力异化的风险。这些风险小则对个人平等权益造成损害,大则给社会公正秩序和国家安全带来挑战。基于此,本文以当下日益严重却常常被忽视的“大数据杀熟”问题为切入点,搭建起问题的分析架构,以厘清大数据算法歧视产生的深层次原因和治理困境,并借鉴欧美国家的治理经验,提出适合我国应对算法歧视的法律措施,以助力大数据算法技术的健康发展。本文的正文部分分为四章。第一部分对数据化时代算法歧视进行概述,阐述数据化时代算法歧视的基本理论及其规制的法理基础。第二部分对我国算法歧视法律规制现状进行研究并分析其所存在的问题。第三部分对域外算法歧视法律规制进行考察并总结经验启示。第四部分对我国算法歧视法律规制进行完善,以事前预防、事中监管及事后问责为规制出发点,提出“数据保护+算法问责”共治的建议。