Klasse MetricSDAECS

Alle implementierten Schnittstellen:
Serializable

public class MetricSDAECS extends AbstractMetricSingleDimensional
This class provides an implementation of the (normalized) average equivalence class size metric. We dont normailze the metric as proposed in the original publication [1], as this would only be possible for k-anonymity. [1] LeFevre K, DeWitt DJ, Ramakrishnan R. Mondrian Multidimensional K-Anonymity. IEEE; 2006:25-25.
Siehe auch:
  • Konstruktordetails

    • MetricSDAECS

      protected MetricSDAECS()
      Creates a new instance.
    • MetricSDAECS

      protected MetricSDAECS(double gsFactor)
      Creates a new instance.
      Parameter:
      gsFactor -
    • MetricSDAECS

      protected MetricSDAECS(int rowCount)
      Creates a new instance. Preinitialized
      Parameter:
      rowCount -
  • Methodendetails

    • createMaxInformationLoss

      public ILSingleDimensional createMaxInformationLoss()
      Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric
      Returns an instance of the maximal value.
      Setzt außer Kraft:
      createMaxInformationLoss in Klasse AbstractMetricSingleDimensional
      Gibt zurück:
    • createMinInformationLoss

      public ILSingleDimensional createMinInformationLoss()
      Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric
      Returns an instance of the minimal value.
      Setzt außer Kraft:
      createMinInformationLoss in Klasse AbstractMetricSingleDimensional
      Gibt zurück:
    • getConfiguration

      public MetricConfiguration getConfiguration()
      Returns the configuration of this metric.
      Setzt außer Kraft:
      getConfiguration in Klasse Metric<ILSingleDimensional>
      Gibt zurück:
    • getScore

      public ILScore getScore(org.deidentifier.arx.framework.lattice.Transformation<?> node, org.deidentifier.arx.framework.check.groupify.HashGroupify groupify)
      Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric
      Calculates the score. Note: All score functions are expected to return a score value divided by the sensitivity of the score function.
      Setzt außer Kraft:
      getScore in Klasse Metric<ILSingleDimensional>
      Parameter:
      node -
      groupify -
      Gibt zurück:
    • isGSFactorSupported

      public boolean isGSFactorSupported()
      Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric
      Returns whether a generalization/suppression factor is supported
      Setzt außer Kraft:
      isGSFactorSupported in Klasse Metric<ILSingleDimensional>
      Gibt zurück:
    • isScoreFunctionSupported

      public boolean isScoreFunctionSupported()
      Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric
      Returns whether the metric provides a score function
      Setzt außer Kraft:
      isScoreFunctionSupported in Klasse Metric<ILSingleDimensional>
      Gibt zurück:
    • render

      public ElementData render(ARXConfiguration config)
      Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric
      Renders the privacy model
      Angegeben von:
      render in Klasse Metric<ILSingleDimensional>
      Gibt zurück:
    • toString

      public String toString()
      Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric
      Returns the name of metric.
      Setzt außer Kraft:
      toString in Klasse Metric<ILSingleDimensional>
      Gibt zurück:
    • getInformationLossInternal

      protected ILSingleDimensionalWithBound getInformationLossInternal(org.deidentifier.arx.framework.lattice.Transformation<?> node, org.deidentifier.arx.framework.check.groupify.HashGroupify g)
      Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric
      Evaluates the metric for the given node.
      Angegeben von:
      getInformationLossInternal in Klasse Metric<ILSingleDimensional>
      Parameter:
      node - The node for which to compute the information loss
      g - The groupify operator of the previous check
      Gibt zurück:
      the double
    • getInformationLossInternal

      protected ILSingleDimensionalWithBound getInformationLossInternal(org.deidentifier.arx.framework.lattice.Transformation<?> node, org.deidentifier.arx.framework.check.groupify.HashGroupifyEntry entry)
      Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric
      Returns the information loss that would be induced by suppressing the given entry. The loss is not necessarily consistent with the loss that is computed by getInformationLoss(node, groupify) but is guaranteed to be comparable for different entries from the same groupify operator.
      Angegeben von:
      getInformationLossInternal in Klasse Metric<ILSingleDimensional>
      Parameter:
      entry -
      Gibt zurück:
    • getLowerBoundInternal

      protected ILSingleDimensional getLowerBoundInternal(org.deidentifier.arx.framework.lattice.Transformation<?> node)
      Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric
      Returns a lower bound for the information loss for the given node. This can be used to expose the results of monotonic shares of a metric, which can significantly speed-up the anonymization process. If no such metric exists, simply return null.
      Angegeben von:
      getLowerBoundInternal in Klasse Metric<ILSingleDimensional>
      Parameter:
      node -
      Gibt zurück:
    • getLowerBoundInternal

      protected ILSingleDimensional getLowerBoundInternal(org.deidentifier.arx.framework.lattice.Transformation<?> node, org.deidentifier.arx.framework.check.groupify.HashGroupify groupify)
      Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric
      Returns a lower bound for the information loss for the given node. This can be used to expose the results of monotonic shares of a metric, which can significantly speed-up the anonymization process. If no such metric exists, simply return null.

      This variant of the method allows computing a monotonic share based on a groupified data representation. IMPORTANT NOTE: The groups may not have been classified correctly when the method is called, i.e., HashGroupifyEntry.isNotOutlier may not be set correctly!
      Angegeben von:
      getLowerBoundInternal in Klasse Metric<ILSingleDimensional>
      Parameter:
      node -
      groupify -
      Gibt zurück: