本文首先在界定技术预测定义的基础上，详细阐述了技术预测方法的发展现状、分类、优缺点、应用范围、未来发展趋势等，得出将专利文献应用于技术预测是技术预测方法的发展趋势之一。其次，详细描述了利用专利文献进行技术预测的两种趋势，得出引入外部特征是对专利文献进行技术预测效果优化的方向。再次，在对知识图谱发展历史进行简单回顾的基础上，给出本文知识图谱的定义，并分析了将知识图谱和专利文献相结合进行技术预测的可行性。紧接着，在上述分析的基础上，提出了本文的技术预测方法——基于专利文献和知识图谱的技术预测方法。　　本文方法包含四个步骤:专利数据下载清洗;生成领域知识图谱;专利数据贴标签;技术预测。其主要思想为:利用Freebase的知识存储管理基本框架，引入外部的领域知识，快速的搭建一个领域基本知识图谱，并人工引入经认证过的知识作补充;通过规则引擎将搭建的领域知识图谱翻译为对应的识别特征对专利文献进行信息抽取，满足特征便赋予特征对应的标签;通过分析还原专利文献标签之间的关系，建立基于专利标签的网络图;使用社会网络中基于事件框架的社区进化研究成果，利用专利标签网络图拓扑特征实现技术预测。　　随后，本文使用肺癌领域治疗肺癌新药Abraxane和Afatinib为例对本文的技术预测方法进行了验证，在验证该方法可行性后，对肺癌领域未来5～10年技术发展趋势进行了预测。