【摘要】[目的/意义]提出一种专利网络快照分析方法，可应用于核心专利预测，进一步发展专利网络分析理论。[方法/过程]首先，利用专利网络快照记录专利技术在不同快照时刻的状态，保留其在发展演化过程中的关键信息；其次，应用图嵌入方法获取记录专利技术演化过程信息的技术关系特征，并开展核心专利预测实验；最后，从不同图嵌入方法、特征表示维度和专利被引时滞等角度，探究技术关系特征对预测效果的影响。[结果/结论]网络快照提供了专利技术演化过程信息，这是静态网络分析方法所不能获取的；利用网络快照和图嵌入方法获取的技术关系特征能够预测核心专利。实证研究发现，技术关系特征的预测效果在一定程度上优于专利指标特征；受专利网络规模的影响，特征表示维度的增大并不会显著提高预测效果，维度在增加至一定数量后预测效果会出现波动；增加专利被引信息可以提高预测的精准性，但会降低预测结果的时效性。