Package org.deidentifier.arx.metric
Klasse MetricDMStar
java.lang.Object
org.deidentifier.arx.metric.Metric<org.deidentifier.arx.metric.InformationLossDefault>
org.deidentifier.arx.metric.MetricDefault
org.deidentifier.arx.metric.MetricDMStar
- Alle implementierten Schnittstellen:
Serializable
This class provides an implementation of the DM* metric (monotonic variant of
the Discernability Metric).
- Siehe auch:
-
Verschachtelte Klassen - Übersicht
Von Klasse geerbte verschachtelte Klassen/Schnittstellen org.deidentifier.arx.metric.Metric
Metric.AggregateFunction -
Methodenübersicht
Modifizierer und TypMethodeBeschreibungReturns an instance of the maximal value.Returns an instance of the minimal value.render(ARXConfiguration config) Renders the privacy modeltoString()Returns the name of metric.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, getAggregateFunction, getConfiguration, getDescription, getGeneralizationFactor, getGeneralizationSuppressionFactor, getInformationLoss, getInformationLoss, getLowerBound, getLowerBound, getName, getScore, getSuppressionFactor, initialize, isAbleToHandleClusteredMicroaggregation, isAbleToHandleMicroaggregation, isGSFactorSupported, isIndependent, isMonotonic, isMonotonicWithGeneralization, isMonotonicWithSuppression, isMultiDimensional, isPrecomputed, isScoreFunctionSupported, isWeighted, list
-
Methodendetails
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createMaxInformationLoss
Beschreibung aus Klasse kopiert:MetricReturns an instance of the maximal value.- Setzt außer Kraft:
createMaxInformationLossin KlasseMetricDefault- Gibt zurück:
-
createMinInformationLoss
Beschreibung aus Klasse kopiert:MetricReturns an instance of the minimal value.- Setzt außer Kraft:
createMinInformationLossin KlasseMetricDefault- Gibt zurück:
-
render
Beschreibung aus Klasse kopiert:MetricRenders the privacy model -
toString
Beschreibung aus Klasse kopiert:MetricReturns the name of metric.
-