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为了有效利用多视图数据信息提升监督特征选择的性能,构建了一种结构化多视图稀疏限定,并基于该稀疏限定提出了一种监督特征选择方法,即结构化多视图监督特征选择方法(SMSFS)。该方法在特征选择过程中能够同时考虑不同视图特征的重要性以及同一视图中不同特征的重要性,从而有效的结合多视图数据信息,提升监督特征选择的性能。SMSFS目标函数是非凸的,设计了一个有效的迭代算法对目标函数进行求解。将所提结构化多视图监督特征选择方法 SMSFS应用到了图像标注任务,在NUS-WIDE和MSRA-MM2.0图像数据库上