形式概念分析是以数学化的概念和概念层次为基础的学科,是数据分析与知识处理的有力工具。概念格是形式概念分析的核心数据结构,展现了概念之间的泛化和特化关系。属性拓扑是近年来出现的一种新型的形式背景表示方法,直观的展现了属性之间的关联,受到广泛关注。为了将属性拓扑与经典的形式概念分析理论进行全面的兼容,本文主要进行了以下研究:首先,对属性拓扑进行进一步的拓展研究,提出伪父属性对等概念。在此基础上,以深度优先搜索为基本思想,提出基于属性拓扑的全局形式概念搜索算法。该算法首先将属性拓扑有序化为具有四个层次、含固定起点和终点的整体。按照某种规则,对有序化属性拓扑中的所有属性进行排序。然后在约束条件限定下,对固有排序的属性节点集合进行遍历,得到所有的遍历路径。全局形式概念搜索是完成属性拓扑与概念格双向转化的重要步骤和前提。然后,在确定属性拓扑与概念格具有唯一对应关系的理论依据下,将全局形式概念搜索算法生成的遍历路径中的节点看做形式概念,即生成概念树。在上述节点排序规则下,可能产生不同的节点顺序,即概念树的产生是不唯一的。在此基础上,通过数学方法证明了概念树生成概念格的转化关系,并提出属性拓扑与概念格的转化算法。最后,基于属性拓扑与概念格双向转化,选取燕山大学电子信息工程专业毕业要求达成度评价工作表进行实验分析。首先对数据进行预处理并生成有序属性拓扑,然后进行属性拓扑的全局形式概念搜索,并进一步生成概念格。通过对实验的全面分析,验证了属性拓扑与概念格转化算法的可行性,并客观评价数据的现实意义。