Điểm:1

logarit l-đa dạng

lá cờ tl

Tôi muốn tạo một ví dụ nhỏ để đánh giá ẩn danh bằng l-Diversity. Đối với điều đó, tôi đang sử dụng công thức sau cho Entropy l-Diversity ($E$ là lớp tương đương, $S$ là tất cả các giá trị có thể có cho một thuộc tính nhạy cảm, $s$ một giá trị cụ thể):

$$ \operatorname{Entropy}(E) = - \sum_{s \in S} p(E,s)\cdot \log(p(E,s)) $$

bên trong giấy họ không bao giờ xác định logarit nào được sử dụng. Nó có thể là cơ sở $2$, $e$ hoặc $10$, nhưng tôi không biết cái gì thực sự được sử dụng. Ai đó có thể giúp tôi?

Điểm:1
lá cờ ru

Entropy và các phép đo thông tin khác có thể được xác định cho bất kỳ cơ sở nào và do đó phải luôn được trích dẫn với các đơn vị (bit/shannon cho cơ sở 2, thiên thần cho cơ sở e, và cấm / hart đối với cơ sở 10). Cơ sở phổ biến nhất là cơ sở 2, nhưng điều này không có nghĩa là phổ biến

Titanlord avatar
lá cờ tl
Vấn đề là, kết quả phải là một điểm chuẩn. Tôi thấy rằng có một phần duy nhất được sử dụng để chứng minh trong phần phụ lục, nơi họ đánh giá một số giá trị. Điều này dẫn đến logarit tự nhiên, do đó cơ số $e$.
Paul Uszak avatar
lá cờ cn
@Titanlord Tuy nhiên, trong mật mã, nó hầu như là cơ sở phổ biến 2. Điều đó dẫn đến bit.

Đăng câu trả lời

Hầu hết mọi người không hiểu rằng việc đặt nhiều câu hỏi sẽ mở ra cơ hội học hỏi và cải thiện mối quan hệ giữa các cá nhân. Ví dụ, trong các nghiên cứu của Alison, mặc dù mọi người có thể nhớ chính xác có bao nhiêu câu hỏi đã được đặt ra trong các cuộc trò chuyện của họ, nhưng họ không trực giác nhận ra mối liên hệ giữa câu hỏi và sự yêu thích. Qua bốn nghiên cứu, trong đó những người tham gia tự tham gia vào các cuộc trò chuyện hoặc đọc bản ghi lại các cuộc trò chuyện của người khác, mọi người có xu hướng không nhận ra rằng việc đặt câu hỏi sẽ ảnh hưởng—hoặc đã ảnh hưởng—mức độ thân thiện giữa những người đối thoại.