【目的/意义】网络学术资源的爆炸式增长，使信息遴选变得越来越困难。高效、快速地遴选出高质量的学术资源，有助于降低学者的信息搜寻成本、提高工作效率。【方法/过程】本文融合知识图谱和用户画像两种当前在信息遴选中具有优异表现的技术，构建了一个网络学术资源遴选的框架模型。【结果/结论】实验发现，融合了知识图谱和学者画像的网络学术资源遴选方法，通过网络学术资源间的语义关系网与学者需求、偏好的结合，能够有效提升学术资源遴选的质量和效率。【创新/局限】本文构建的学术资源遴选框架既克服了知识图谱不全的问题，又兼顾了学者个体和群体需求，有效提升学术资源遴选的效率、质量及精准度。然而本研究在知识图谱的构建中还没有考虑时间维度，用户画像也有待进一步深入。