摘要：对网络中高速目标信息进行优化检测，可提高网络信息的检索速度。进行高速目标信息检测时，应建立在找出全部符合支持度的高速目标信息的频繁集基础上进行，但是网络运行时存在非线性和随机性，导致传统方法在非线性和随机性的干扰下无法准确获取高速目标信息的频繁集，不能对网络中高速目标信息进行有效检测。提出一种基于关联规则的网络中高速目标信息优化检测方法，对网络中的数据进行预处理，并引入了关联规则理论，找出全部符合支持度的高速目标信息的频繁集，依据频繁集获取关联规则，实现网络中高速目标信息优化检测。仿真结果表明，所提模型不仅扩展性高。而且在检测更多网络中高速目标信息的同时，能够保持较高的检测精度。

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