概念格是一种反映概念间层次关系的数学模型，具有完备性、精确性和简洁性等特点，也是数据挖掘与知识发现领域中的一种有效工具。随着分布、异构数据集大量出现，概念格构造的复杂性日益增大，分布式构造是降低面向海量数据的概念格构造复杂性的一种有效途径。本文，针对概念格分布式构造算法进行了研究。主要研究结果如下：　　 第一、基于网格的概念格分布式构造。利用网格作为分布式计算平台，采用适合概念格构造规模的多次分发调度策略，给出了一种网格环境下的概念格分命式构造方法。最后，采用恒星光谱数据作为形式背景，实验验证了方法的正确性和有效性。　　 第二、基于剪枝的概念格分布式构造。采用剪枝技术，消除概念格分布式渐进式构造过程中出现的冗余信息，给出了一种概念格分布式构造算法，从而有效地减少了插入概念的比较次数，提高了概念格的分布式构造效率。采用恒星天体光谱数据作为形式背景，实验验证了算法的正确性和有效性。