在本文中，我们提出了一种新的半监督共聚算法正交半监督非负矩阵分解（OSS-NMF）用于文档聚类。 在这种新方法中，通过将成对约束形式的数据点（文档）的现有领域知识和特征（单词）的类别知识合并到NMF共聚框架中，从而实现了聚类过程。 在这种框架下，考虑到对偶先验知识，将聚类问题表述为寻找目标函数的局部极小值的问题。 导出更新规则，并为协同聚类过程设计了一种迭代算法。 从理论上讲，我们证明了算法的正确性和收敛性，并证明了其数学上的严格性。 我们的实验评估表明，提出的文档聚类模型在这些约束条件下表现出