信息粒化因模拟人类分析处理复杂问题的方式而受到广泛关注.基于模糊集理论、粗糙集理论及商空间理论等典型信息粒化理论及方法的研究已取得长足的发展,其中基于模糊集的信息粒化理论及方法旨在应对普遍存在的具有模糊性的问题和现象.本文综述模糊信息粒化理论与方法的建立及发展过程,梳理模糊信息粒化研究成果的系统体系结构,总结其在聚类、预测和关联规则挖掘等重要领域的应用,以促进该领域的研究.