半监督深度学习是当前深度学习研究中最受关注的问题之一，半监督学习只利用少量标记数据和大量未标记数据进行学习。在减少人工标注代价，利用无标记数据提高学习器性能方面，半监督学习有着非常突出的优势，其成果也已逐渐应用于解决实际问题。　　阶梯网络是深度学习领域中新兴的一种网络结构，本文在深入研究阶梯网络结构特征并分析其在处理半监督问题优越性的基础上，开展了对基于阶梯网络的半监督深度学习方法和该方法在推荐系统领域的应用研究。论文的主要工作和创新点如下：　　（1）引入了阶梯网络结构并对其学习过程进行详细推导。通过在传统的深度学习网络结构的编码器和解码器网络的每一层引入横向连接，进而构成“阶梯网络”，并对该网络学习规则进行推导，深入分析阶梯网络的特点及该结构在半监督学习中的优势。　　（2）开展了基于阶梯网络的半监督学习方法研究。通过对阶梯网络结构进行改进，提出了基于阶梯网络的半监督学习框架，并设计了半监督学习方法的实现步骤；并通过构建编码器，解码器，设计成本函数等过程完成了方法细节的实现；最后对模型的扩展方法做了介绍。　　（3）提出了基于半监督学习对推荐系统进行建模的方法。对几种主流的推荐系统数据模型进行改进，包括基于内容的推荐系统，基于标签的推荐系统和基于协同过滤推荐系统，使推荐系统与本文提出的基于阶梯网络的半监督深度学习方法兼容，进而使推荐系统能够充分利用大量的无标记数据，提高推荐系统挖掘用户潜在需求的能力。　　为了对本文所研究的基于阶梯网络的半监督深度学习方法进行验证，本文首先在两个标准测试集上进行测试，也在导弹拦截仿真实验数据上进行方法测试，并且将所研究的半监督推荐系统模型应用在电影推荐过程。实验结果表明，本文提出的方法可行有效。