【摘要】为充分利用专利结构化数据和文本数据，实现准确有效的颠覆性技术识别，以中国专利奖为切入点，提出基于图神经网络的颠覆性技术识别框架。首先以获得中国专利奖的授权发明专利定义颠覆性技术，解决技术定义难的问题；接着使用Neo4j图数据库构建异质有向图，存储专利多重关系数据和方向信息，解决关系数据利用率低的问题；最后使用关系图卷积神经网络（R-GCN）模型进行训练，实现颠覆性技术识别，解决识别效果不佳的问题。研究表明以获得中国专利奖的专利技术直接定义颠覆性技术是合理且可靠的；提出的颠覆性技术识别框架能充分利用专利数据信息和专利异质有向图中空间信息，识别出绝大部分的颠覆性技术，丰富了图神经网络在颠覆性技术识别方面的研究。