Package org.deidentifier.arx.metric.v2

Klasse MetricMDNMPrecision

java.lang.Object

org.deidentifier.arx.metric.Metric<AbstractILMultiDimensional>

org.deidentifier.arx.metric.v2.AbstractMetricMultiDimensional

org.deidentifier.arx.metric.v2.MetricMDNMPrecision

Alle implementierten Schnittstellen:

Serializable

Bekannte direkte Unterklassen:

MetricMDPrecision

public class MetricMDNMPrecision
extends AbstractMetricMultiDimensional

This class provides an implementation of a weighted precision metric as proposed in:
Sweeney, L. (2002). Achieving k-anonymity privacy protection using generalization and suppression.
International Journal of Uncertainty Fuzziness and, 10(5), 2002.

This metric will respect attribute weights defined in the configuration.

Siehe auch:

• Serialisierte Form

Verschachtelte Klassen - Übersicht

Von Klasse geerbte verschachtelte Klassen/Schnittstellen org.deidentifier.arx.metric.Metric

Metric.AggregateFunction

Methodenübersicht

Modifizierer und Typ	Methode	Beschreibung
MetricConfiguration	getConfiguration()	Returns the configuration of this metric.
ILScore	getScore(org.deidentifier.arx.framework.lattice.Transformation<?> node, org.deidentifier.arx.framework.check.groupify.HashGroupify groupify)	Calculates the score.
boolean	isAbleToHandleMicroaggregation()	Returns whether this metric handles microaggregation
boolean	isGSFactorSupported()	Returns whether a generalization/suppression factor is supported
boolean	isScoreFunctionSupported()	Returns whether the metric provides a score function
ElementData	render(ARXConfiguration config)	Renders the privacy model
String	toString()	Returns the name of metric.

Von Klasse geerbte Methoden org.deidentifier.arx.metric.v2.AbstractMetricMultiDimensional

createMaxInformationLoss, createMinInformationLoss, getAggregateFunction

Von Klasse geerbte Methoden org.deidentifier.arx.metric.Metric

createAECSMetric, createAECSMetric, createAmbiguityMetric, createClassificationMetric, createClassificationMetric, createDiscernabilityMetric, createDiscernabilityMetric, createEntropyBasedInformationLossMetric, createEntropyBasedInformationLossMetric, createEntropyMetric, createEntropyMetric, createEntropyMetric, createEntropyMetric, createEntropyMetric, createEntropyMetric, createHeightMetric, createHeightMetric, createInstanceOfHighestScore, createInstanceOfLowestScore, createKLDivergenceMetric, createLossMetric, createLossMetric, createLossMetric, createLossMetric, createMetric, createNormalizedEntropyMetric, createNormalizedEntropyMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecomputedEntropyMetric, createPrecomputedEntropyMetric, createPrecomputedEntropyMetric, createPrecomputedEntropyMetric, createPrecomputedEntropyMetric, createPrecomputedEntropyMetric, createPrecomputedLossMetric, createPrecomputedLossMetric, createPrecomputedLossMetric, createPrecomputedLossMetric, createPrecomputedNormalizedEntropyMetric, createPrecomputedNormalizedEntropyMetric, createPublisherPayoutMetric, createPublisherPayoutMetric, createStaticMetric, createStaticMetric, getDescription, getGeneralizationFactor, getGeneralizationSuppressionFactor, getInformationLoss, getInformationLoss, getLowerBound, getLowerBound, getName, getSuppressionFactor, initialize, isAbleToHandleClusteredMicroaggregation, isIndependent, isMonotonic, isMonotonicWithGeneralization, isMonotonicWithSuppression, isMultiDimensional, isPrecomputed, isWeighted, list

Von Klasse geerbte Methoden java.lang.Object

equals, getClass, hashCode, notify, notifyAll, wait, wait, wait

Methodendetails

getConfiguration

public MetricConfiguration getConfiguration()

Returns the configuration of this metric.

Setzt außer Kraft:

getConfiguration in Klasse Metric<AbstractILMultiDimensional>

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<AbstractILMultiDimensional>

Parameter:

node -

groupify -

Gibt zurück:

isAbleToHandleMicroaggregation

public boolean isAbleToHandleMicroaggregation()

Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric

Returns whether this metric handles microaggregation

Setzt außer Kraft:

isAbleToHandleMicroaggregation in Klasse Metric<AbstractILMultiDimensional>

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<AbstractILMultiDimensional>

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<AbstractILMultiDimensional>

Gibt zurück:

render

public ElementData render(ARXConfiguration config)

Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric

Renders the privacy model

Angegeben von:

render in Klasse Metric<AbstractILMultiDimensional>

Gibt zurück:

toString

public String toString()

Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric

Returns the name of metric.

Setzt außer Kraft:

toString in Klasse Metric<AbstractILMultiDimensional>

Gibt zurück: