随着科学研究活动的日益发展，数字图书馆及其相关来源所包含的学术资源体量越来越庞大，学者特征愈发分散而复杂，学者姓名消歧、学者识别成为亟待解决的问题。为揭示数字图书馆及相关资源中所包含的学者学术属性，实现学术成果的集成与应用，提升数字图书馆资源建设与特色服务，本文基于数字图书馆及相关资源，研究学者标签体系构建方式，为数字图书馆的学术画像构建和学术资源的描述提供理论模型和实践方法。
　　在理论研究方面，就国内外相关领域研究现状进行综述，对标签本体、学者画像和学者库概念进行辨析，调研国内外学者描述框架，并对标签体系的构建方法进行分析和调研，确定标签体系构建方法与步骤。基于数字图书馆数据来源和应用场景设计学者元数据框架:首先以数据来源、学者特征属性和应用场景为维度，对学者标签体系的设计维度进行分析;构建学者特征属性框架，并设计学者元数据逻辑结构和存储结构框架;将学者元数据元素与数据来源进行关联。对数字图书馆学者标签进行设计:从学者标签的类型、生成方式角度切入，设计四个维度、两个层级的数字图书馆学者标签体系;对标签的属性、规则进行论述，并设计标签库进行标签存储。
　　在实证研究方面，本文选取2018年中国大陆化学和计算机科学高被引学者，根据构建的标签体系及规则对学者进行数据处理和画像分析，生成学者个体画像和群体画像验证学者标签体系的可行性。以此探究学者标签体系构建方法、框架结构以及数据融合、校验方法，为数字图书馆学者数据集成和学者服务的创新提供参考。