指数机制：差分隐私（Differential Privacy）中的一种随机化选择方法，用于在候选输出中根据“效用/评分函数”进行抽样；评分越高的结果被选中的概率越大，同时通过隐私参数控制对数据的泄露风险。
/ˌekspəˈnenʃəl ˈmekənɪzəm/
The exponential mechanism selects an output with probability proportional to its score.
指数机制会以与评分成比例的概率选择一个输出。
When exact optimization would leak sensitive information, the exponential mechanism can choose a near-best solution while preserving differential privacy.
当精确求最优会泄露敏感信息时，指数机制可以在保持差分隐私的同时选择一个接近最优的解。
“Exponential（指数的）”指它的抽样概率通常与 **exp(·)**（指数函数）相关；“Mechanism（机制）”在隐私与算法语境里常指一种满足特定隐私保证的随机化算法。该术语主要源自差分隐私研究领域，用来描述一种通过指数加权来实现隐私与效用折衷的方法。
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