自从德国的Wille教授提出了形式概念分析以来,作为形式概念分析的核心数据结构,概念格已经引起了人们的广泛关注,并且已经在知识发现、软件工程、信息检索等诸多领域得到了广泛的应用。其中,概念格的构造是其应用的前提。可是由于概念格自身的完备性,构造概念格的时间、空间复杂度一直是影响形式概念分析应用的主要障碍。研究采用新的方法和手段来构造概念格,就成为概念格研究的主要内容之一。随着网络技术特别是Internet技术的飞速发展,数据分布式存储与并行处理的需求越来越迫切。针对这些复杂的问题都包含着大量子问题的基本特点,再结合人类已经积累的分析问题与解决问题的方法与经验,可以应用一定的并行算法,将这些复杂问题分为既有相对的相互独立性又有一定联系的若干子问题,然后将这些子问题分别分给若干台处理器,使得这些处理器能够同时地解决这些子问题。在各处理器同时解决这些子问题的过程中,采用一定的策略对这些并行的过程进行控制,协调它们的停止与运行;然后将这些子问题所得到的结果进行整合与处理,得到问题的最终解。通过这样的处理,可以提高解决问题的效率,缩小解决问题的时间。本文主要就此领域的相关问题展开系列研究,主要工作如下:随着处理的形式背景的逐渐增大,概念格的构造复杂度将呈指数增长。现在已经提出的构造概念格的算法基本上都是针对单个概念格的。采用分而治之的策略是解决这一问题的有效途径之一。我们提出一种对概念格的分布处理算法,在渐进式构造概念格算法(如Godin算法)的基础上,对形式背景进行合理拆分,分别构造出部分概念格,对得到的