概念格是数据分析和知识提取的一种有效形式化工具,加权概念格是针对属性(项目)重要程度的不同,通过引入内涵权值而形成的一种格结构。频繁加权概念格是一种特殊的加权概念格,其所有结点都是频繁结点,即满足用户阈值的结点。本文对频繁加权概念格的代数系统、批处理构造算法以及加权关联规则挖掘原型系统进行了研究。主要研究工作如下:第一、构造了频繁加权概念格代数系统。首先,通过引入虚结点的概念,证明了频繁加权概念格是一个完全格;其次,通过定义频繁加权概念格上的上确界∨、下确界∧,构造了频繁加权概念格的代数系统,并证明了它的若干代数性质以及表示知识的完备性。第二、给出了一种基于频繁加权概念格的批处理构造算法。该算法利用加权概念结点的最大扩展性,自底向上逐层生成频繁结点和虚结点,以及对应的边关系,有效地降低了格结构的时空复杂性,提高了频繁加权概念格批处理构造效率;最后,采用UCI数据和恒星光谱数据,实验验证了算法的正确性和有效性。第三、在上述研究的基础上,给出了一种基于频繁加权概念格的加权关联规则提取算法AWRFWCL,并采用VC++ 2005和Oracle 9i为开发工具,设计并实现了基于频繁加权概念格的天体光谱关联规则挖掘原型系统。运行结果表明,该系统为实现天体光谱数据相关性分析提供了一种新途径。