针灸数据挖掘是从海量的针灸文献数据中获得有效、新颖、具有潜在应用价值信息的过程。涉及针灸文献，针灸临床，机器学习，模式识别，智能数据库，知识获取，数据可视化等领域。科学运用针灸数据挖掘技术以提升针灸诊疗水平，具有重要的科学意义和使用价值。形式概念分析的理论是德国数学家Wille教授在1982年的论文中提出的，它以数学化的概念和概念层次为基础，可以用来解决关于知识发现的描述性问题。在针灸治疗的过程中产生的疾病名称和选择的穴位比较多，通过传统概念格来描述对象（疾病名称）和属性（穴位），依据形式背景生成的Hasse图中层与层之间存在着较多的交叉连线，无法直观的从杂乱无章的图中发现有用的针灸治疗知识。为了解决Hasse中层与层之间交叉数较多的问题，本文提出了一种基于偏序原理的偏序结构图生成方法，并将这种方法与基于行列变换的分层优化方法相结合，构造出的唯一的偏序结构图具有概念层次关系简练，无交叉连线，类别意义清楚，层次关系鲜明的特点。根据层次关系可视化表示，标注对象与属性注解，建立起的基于属性偏序关系的知识表示和发现方法。本文扼要介绍基于属性描述的偏序结构图的生成理论。以及在偏序图生成工具的支持下，以薛立功先生的医学专著《430种疾病针灸表解》为基础，从中整理了薛立功教授关于各种系统疾病的证型，症状的形式背景。对于不同证型、症状的选穴规律进行了细致深入的研究。并且应用偏序结构图生成工具做出了关于不同系统疾病临床针灸穴位的偏序结构图。