在许多实际的数据挖掘应用中，例如网络分类和关键基因选择，未标记的训练示例容易获取，但标记的训练示例昂贵。近年来，基于半监督图的权重方法受到关注。提出了一种新的方法，将问题的标签信息融入目标函数，并使用测地距离作为数据点差异的度量。同时，将班级先验知识集成到算法中，解决了本地和全局一致性学习问题。实验结果显示，在UCI数据集上，我们的方法优于传统算法。