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大规模的网络进行动态流量监测的一个优化目标是有效减少观测对象，传统的方法通常根据流在空间的相关性减少测量对象。本文提出了一种基于主成分分析的网络的关键路径发现算法PCAR，它通过分析网络流量的时间和空间的相关性来发现网络中的关键路径。我们用Totem公布的Abliene流量数据检验了PCAR算法的有效性。实验表明，该算法与其它算法相比具有计算复杂性小、误判率低等特点。