本发明公开了一种基于细粒度学生时空行为异质网表征的相似学生搜索方法，该方法可准确并有区分地建模学生基于一卡通的刷卡行为，得到富含语义信息的学生嵌入表征，精准度量学生间相似度。具体而言，该方法在探究不同时间划分策略、提出时空双特征组合节点、多重边保留多次记录的基础上，构建学生细粒度时空校园行为异质多重网络，抽取可揭示学生间共现关系的元路径进行随机游走，学习学生行为模式嵌入。最后，提出辅以学生属性信息进行相似学生搜索，将向量化的学生属性信息融合到行为模式嵌入中，使嵌入同时包含学生行为轨迹信息和属性信息，提升学生间相似度计算的鲁棒性。