近来,随着科技事业的迅猛发展,发表在网络上的学术论文越来越多,学术网络系统所容纳的论文数据量也日渐庞大。在现实世界中,有很多不同的人拥有着相同的姓名。这一重名现象导致多个同名同姓的人的学术成果被错误的聚合到一起。这样的学术论文数据库将会严重影响论文检索的性能,更会造成日后进行数字取证时的信用和责任的错误归属,因此学术协作网络中重名作者的消歧任务变得尤为重要。为了解决大型学术数据库中重名作者的歧义消解问题,本文提出了一个基于元路径异构网络嵌入的重名作者消歧算法。该算法实现的首要工作就是完成学术协作网络中的数据处理,保留对姓名消歧结果参与度较高的特征属性,并将其以高效的格式存储在本地系统文件中,紧接着利用一个基于GRU的编码器来学习蕴含作者和出版物信息的学术论文标题初步表示。之后,根据学术论文节点间的连接构建一个异构的学术论文网络,而后借鉴Deepwalk和Metapath2Vec算法思想基于元路径在异构网络中进行随机游走生成训练路径库。最后根据训练路径学习异构网络中论文节点的表征向量,得到蕴含学术论文间的关系和文本语义关系信息的低维表示,再利用余弦相似度计算方法对学术论文聚类得到学术论文作者的类别以完成重名作者的歧义消解工作,进而搭建一个学术协作网络重名作者消歧系统。实验成果表明,本文所提出的基于元路径异构网络嵌入的重名作者消歧算法具有较高的准确率。