形式概念分析（FormalConceptAnalysis，FCA）是德国数学家WilleR提出的一种从形式背景进行数据分析和规则提取的强有力工具。该理论强调以人的认知为中心，提供了一种与传统的、统计的数据分析和知识表示完全不同的方法，成为了人工智能学科的重要研究对象，在机器学习、数据挖掘、信息检索等领域得到了广泛的应用。全书详细地介绍了这一学科的基本理论及其应用热点问题。全书共分12章，着重阐述了基于直观图的形式背景、属性偏序概念图生成理论、形式模糊背景的非矩阵知识约简方法、形式背景对特殊序结构的刻画和表示、概念格的决策逻辑，以及形式概念分析在数据分析、认知学习、本体构建中的理论与应用。

　　Web2.0下，folksonomy被广泛应用于各类社会化标注系统中，以实现自由、灵活、便捷的网络资源组织，folksonomy知识发现已成为优化和完善folksonomy体系的有效方式。《基于形式概念分析的Folksonomy知识发现研究》引入形式概念分析理论并建构了基于形式概念分析的folksonomy知识发现体系，揭示了基于形式概念分析的folksonomy知识发现原理，并从目标、产物、模型和流程四个维度分别解析了folksonomy中的用户行为分析、用户偏好挖掘和语义关系发现。