在日常工作当中,团队是完成项目的基本工作单元,随着项目工作越来越快速化和多样化,要求团队成员之间有很好的社会关系,可以更加高效有序的解决工作中的问题。传统的团队形成问题已经得到了广泛的研究,随着科技的进步,各种社交平台的流行和通信网络的迅速发展,如何在社会网上中寻找一个高效率的团队,成为了人们的研究热点。本文通过研究异质信息网络和团队节点之间的关系强度,提出了基于异质信息网络的团队形成算法,来更好的解决团队形成问题。首先本文提出了基于元路径的关系强度(RSMP)算法的研究,该算法首先根据元路径的随机游走来获取异质信息网络当中节点的向量表达,接着通过计算节点之间向量的相似程度来表示节点之间的关系强度。并在此基础上面提出了基于异质信息网络的团队形成算法SkillsFirst,SkillsFirst通过将异质信息网络转变成一个完全图,之后再根据项目工作所需要的技能来构建最小生成树,最后获得所需要的团队。然后本文在DBLP数据集和自己创建的万方数据集上进行实验,从正确性、沟通成本、以及运行时间三个方面与之前的一些团队形成算法进行比较,通过实验结果,证明了本文算法有效性和合理性。将本文提出的算法应用于实践,设计并实现了科研项目团队推荐系统。