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世界范围内的交叉学科研究越来越多，跨学科程度整体在加剧，产业界限模糊也越来越广泛，技术融合在引领和控制下一代技术创新中发挥了重要作用。因此，可靠地识别技术融合信号成为国家或机构技术布局和资源配置决策的迫切需求，具有重要的战略意义。 技术融合是至少两个可辨认的技术领域之间关系逐渐增强，最终统一或一致的过程。技术领域间开始出现技术交叉是技术融合可能发生的信号，但只有技术交叉深化到技术领域间界限“模糊”，才能确认“技术融合”发生。已有技术融合研究对技术领域间的类型和动力来源等结构特征，以及融合信号切实发生的定量判定标准的研究相对较少。而专利文献是技术融合研究的可靠信息来源，因此有必要提出一整套可靠全面的技术融合分析方法体系，识别技术融合时序和结构特征，满足基于专利文献从宏观到微观的融合研究需求。本文的研究工作主要包括如下5个方面: (1)研究数据集构建方法。想要获得更全面的技术融合信号，需要从全领域专利中进行识别。而专利数据持续增长，如何遴选数据是一个重要问题。由于专利的技术价值差异巨大，而技术融合更关注领域间的实质性技术交叉联系，因此低价值专利带来的技术领域间联系在技术融合研究中贡献较低，反而容易由于数量众多低价值专利间联系掩盖高价值专利间技术交叉关系的发现，因此在数据集构建之初，就进行高价值专利限定有利于技术融合研究。 (2)宏观层面研究全领域专利技术潜在融合领域识别方法。从适用于大数据处理，以及能够直观反映技术领域间的结构特征出发，本文选择社会网络分析为主要分析方法。一方面通过技术领域层面网络图和网络参数变化直观反映整体技术交叉态势;另一方面提出了融合强度和融合广度分析指标以对技术领域间的技术交叉情况进行定量分析，设计了增长趋势判断指标进行技术分类间交叉加剧程度定量计算，用于潜在技术融合领域识别。 (3)中观层面研究具体领域技术融合特征识别方法。本文认为技术融合包括整体特征、阶段特征和类型特征三个方面的主要特征，并从各自影响因素出发，提出了相应的测度方法:①通过交叉网络图和技术融合标度率来识别整体特征，用于对两个技术领域技术交叉整体趋势的描述;②根据来源领域内外部联系数量关系的变化，融合进程可以分为萌芽期、发展期、深化期、稳定期和成熟期五个阶段;并设计融合指数，反映来源领域内外部关系变化和“移动”方向来识别阶段特征，用于融合进程的阶段划分;③从技术融合发生过程中占主导作用的技术交叉程度加深方式出发，融合分为以形成更多的交叉技术方向为特征、以形成更多交叉专利为特征和两者阶段性交替等三种类型;通过标准化边数和边平均权重绘制技术融合图来识别类型特征，用于技术交叉程度加深方式的描述。其中，融合指数和技术融合类型图一定程度上可以共同回答技术融合动力来源和方向的问题。 (4)微观层面研究重要来源和交叉技术识别方法。在技术融合网络图中，重要来源和交叉技术识别即为重要节点和边的识别，本文从技术交叉过程中的节点的首创性、可达性、中介性和本征度等角度，借鉴社会网络分析指标，使用加权度、中介中心度和特征向量中心度综合构建了节点重要性指数，用于重要来源技术方向识别;从相连的节点重要性及边的权重的影响出发，构建了边重要性指数，用于重要融合技术方向识别。 (5)实证研究。为了验证本文所提数据集构建方法及技术融合特征识别方法体系的有效性，本文分别进行了相应的实证分析，并与在先研究结果进行比对进行方法有效性验证。①在数据集构建方法上，通过本文方法构建的数据集与不进行三方专利限定的IT-BT全部专利涉及技术分类情况进行对比，论证了三方专利限定获取高价值专利，更有利于反映IT与BT技术领域实质性技术关联;②进行全领域专利数据集潜在融合领域识别实证分析，并以计算机领域为例进行有效性验证，认为本文方法所得出的潜在融合领域识别结果整体趋势与在先研究基本一致，且本文方法能够识别专利量较少的领域间融合态势;③选取IT-BT领域进行技术融合特征识别和重要技术方向识别实证分析，并与在先研究比对，认为本文方法有效，并在技术融合动力来源识别上具有一定优势。