一种半监督多视图学习的网页分类方法

摘要

本发明涉及互联网技术领域，更具体地，涉及一种半监督多视图学习的网页分类方法，包括：从网页中获取数据，建立训练集；通过已标记训练集训练分类器；通过训练好的分类器对已标记训练集和未标记训练集进行编码，获取样本特征；对样本特征进行密度聚类，获取聚类结果；根据聚类结果对未标记训练集的样本进行分类。本方案使用已标记训练集对分类器进行训练，在现有的多视图分类方法的基础上加入正交约束和对抗相似约束，再通过训练好的分类器对训练集里所有的数据进行密度聚类标记，最后对分类器进行准确率验证，多次迭代上述过程能使分类器的分类性能得到提升。