本发明公开一种基于最小单纯形融合特征学习的信息属性识别方法，包括：S1、采集多个数据样本并定义概念标签；S2、将每个数据样本分割为多个数据样本块；S3、对每个数据样本块进行特征提取并对应为多个特征向量；S4、向属于不同数据样本的具有相同含义的数据样本块标记同一个概念标签，建立特征向量与概念标签的关联，得到关联矩阵；S5、进行最小单纯形融合特征学习，得到各概念对应的单纯形融合特征；S6、进行多特征融合权重学习，建立含有表示同一概念的不同单纯形融合特征的权重的权重矩阵；S7、基于权重矩阵和单纯形融合特征进行信息属性识别。本发明能够对原始数据细粒度的概念标签进行学习，避免了单标签的不准确问题。