偏序形式结构理论是在粒计算和形式概念分析理论基础上发展而来的一种知识发现与知识表征理论,偏序形式结构是粒间关系的最主要表现形式。近年来,偏序形式结构理论和方法已经被广泛地应用到英语语义的排歧、临床医案的分析、医学文献的分析挖掘和中药配伍的规律挖掘等领域,已经发展成为了一种可视化分析和知识发现的有力工具。数据规模正在以巨大的速度迅速地增长和积累,数据膨胀带来信息量大幅度增长的同时,也必定对处理算法和工具提出更高的要求,偏序形式结构处理工具也势必将面临更大的挑战。一方面,数据量的增大使得偏序形式结构生成过程消耗的时间大幅度增加;另一方面,较大规模偏序形式结构的可视化技术也面临着新的挑战。在此背景下,本文针对较大规模数据的偏序形式结构快速算法和可视化方法开展研究。首先,针对较大规模数据偏序形式结构快速生成问题,一方面优化数据存储的格式,降低数据读取的时间复杂度;另一方面,优化基于覆盖论域生成的偏序形式结构生成算法,实现算法的并行化,有效降低偏序形式结构粒空间计算的算法复杂度,提高计算资源的利用率。其次,针对偏序形式结构的生成和分析资源的共享问题,构建网络化计算平台,提出基于数据规模的计算任务预评价机制,建立基于多管道的任务处理方法,设计了基于时间消耗预评价的任务分配机制,在一定程度上,提高了计算资源利用率,降低了平均计算时间。再次,针对较大规模偏序形式结构的可视化问题,改进了辐射树和辐射图两种静态图像可视化方法,提出一种交互式图形浏览方法。同时,设计了相应偏序形式结构交互式可视化软件工具,将图结构计算与图可视化的两过程进行了分离,提高了图形分析的灵活性。最后,经过实验和分析认为,该论文所提出的方法可用于一定规模内不同体量的数据,能够有效地提高计算速度,并明显地改善了可视化的效果。本文所提出的方法以提高偏序形式结构的计算速度,优化偏序形式结构的可视化方法为目的,提出了一种偏序形式结构的快速生成方法,构建两种偏序形式结构的可视化样式,设计一套网络化偏序形式结构生成和可视化软件系统,本文的工作将有力地推动偏序形式结构理论在更多领域内的应用。