| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-17页 |
| ·数据挖掘概述 | 第6-10页 |
| ·知识发现与数据挖掘 | 第6-7页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第7-9页 |
| ·数据挖掘方法 | 第9-10页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第10-12页 |
| ·粗糙集的研究背景 | 第10-11页 |
| ·粗糙集的研究现状及应用发展 | 第11-12页 |
| ·形式概念分析理论概述 | 第12-16页 |
| ·形式概念分析产生的背景 | 第12-13页 |
| ·形式概念分析的研究现状 | 第13-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 粗糙集及概念格基本理论 | 第17-29页 |
| ·粗糙集理论 | 第17-23页 |
| ·粗糙集理论的基本思想 | 第17-18页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第18-23页 |
| ·概念格理论的基本思想 | 第23-25页 |
| ·基本定义 | 第23-24页 |
| ·形式概念分析的理论基础 | 第24-25页 |
| ·概念格与粗糙集之间的联系 | 第25-29页 |
| 第三章 建格算法 | 第29-50页 |
| ·经典构造算法 | 第29-35页 |
| ·批处理算法(Batch Algorithm) | 第29-31页 |
| ·渐进式构造算法（Increment Algorithm） | 第31-35页 |
| ·基于边缘概念的建格算法 | 第35-39页 |
| ·边缘概念及概念格的分层 | 第35-36页 |
| ·算法描述 | 第36-39页 |
| ·结论 | 第39页 |
| ·并行构造算法 | 第39-43页 |
| ·NextClosure 算法 | 第40页 |
| ·ParallelNextClosure 算法 | 第40-43页 |
| ·算法分析 | 第43页 |
| ·概念格横向合并算法 | 第43-50页 |
| ·理论依据 | 第43-44页 |
| ·算法描述 | 第44-46页 |
| ·算法示例 | 第46-49页 |
| ·结论 | 第49-50页 |
| 第四章 概念格并行构造模型 | 第50-55页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·概念格并行合并的思想和体系结构 | 第50-53页 |
| ·概念格并行合并的性能分析 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研 | 第62-63页 |