随着工业4.0和互联网+时代的到来,技术与产业范式发生重大变革,各种颠覆性技术层出不穷,这些颠覆性技术有潜力极大地改变行业现状,对经济和社会产生重大影响,识别颠覆性技术对赢得科技竞争优势有重要意义。而当前已有的颠覆性技术识别方法中存在数据源和分析指标选取比较单一,缺乏对文本语义的深度挖掘等问题。因此,本文提出了一种基于多源异构数据的颠覆性技术识别方法:选取文献、专利和网络新闻作为数据源,以不同维度的数据代表不同的技术发展信息,利用文本分类和聚类方法来识别技术主题,然后通过分层分析和对多源异构数据的跨层次分析选择出其中的关键技术主题,进而获得关键技术点,最后通过对专利三年引用率、专利平均独立权利要求以及文献增长率这三个指标的综合分析确定颠覆性技术。按照上述识别方法,本文以3D打印领域为例,通过对2007至2016年的文献、专利数据和2012至2016年的网络新闻数据的综合分析,确定激光熔覆、连续液体界面制造和聚合物喷射技术工艺,以及石墨烯、聚乳酸、镍钛诺和碳纤维材料为3D打印领域的颠覆性技术。