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针对如何使用标记和未标记数据进行Web分类这一关键性问题,探索一种生成模型和判别模型相互结合的分类器,在无标记训练集中采用最大似然估计,构造一种具有良好分类性能的半监督分类器。利用狄利克雷-多项式混合分布对文本进行建模,提出了适用于半监督学习的混合模型。针对半监督学习的EM算法收敛速度过快,容易陷入局部最优的难题,引入两种智能优化的方法——模拟退火算法和遗传算法进行分析和处理,结合这两种算法形成一种新型智能的半监督分类算法,并且验证了该算法的可行性。