随着计算机技术的不断发展与应用,庞大的数据库日益增加,为了分析提取数据库中有价值的信息,数据挖掘应运而生,相应的数据挖掘相关技术已成为国内外研究的热点,并且得到广泛的应用。概念格是进行数据分析的有力工具,被用于许多机器学习任务中。目前,概念格在信息检索、数字图书馆、软件工程、数据挖掘和知识发现等方面得到了应用,倍受国内外学者的重视。基于概念格的数据挖掘方法由两个关键步骤构成:概念格的构建和基于构建好的概念格的知识提取。首先通过概念格的构建来反映数据中所蕴涵的不同层次的概念之间的包含与被包含关系,然后根据概念之间的这种例化与特化关系挖掘出概念之间的关联知识、分类知识和聚类知识。而本文主要关注概念格在数据挖掘中的应用研究。首先介绍了概念格的相关理论,然后研究了粗糙集和概念格之间的关系,为深入理解粗糙集和概念格打下了理论基础,为更好的利用粗糙集和概念格进行数据分析做准备。再次,文章重点讨论了数据挖掘中关联规则的提取,给出了改进的ApriorTid算法,实验表明算法的改进是行之有效的;另外,提出了基于改进的Godin的索引量化概念格的构造算法及其相应的规则提取算法,把概念格构造的改进和量化剪枝相互结合,大大提高规则提取的效率;接着提出了基于量化剪枝概念格的决策规则提取方法,在构造概念格时充分利用改进的Godin算法的优越性,同时考虑在生成概念格时不生成无价值的节点。