随着科学技术的蓬勃发展,技术创新逐渐成为促进我国发展的主要动能。专利作为国家创新体系中的一种重要模式,在推进国家实施创新驱动发展战略和建设科技强国中起着关键的作用。专利发明人是开展技术研究活动的重要主体,发明人之间的合作交流是知识传播的有效途径,在提升创新能力上发挥着不可忽视的作用。因此,如何推动更好地专利合作,把握专利发展态势,以及如何为发明人寻找合适合作伙伴,已经成为知识研究领域的一种研究趋势。本论文以专利合作网络为应用背景,运用社会网络分析方法,着重分析专利合作网络的总体特征、探讨网络演化发展规律、构建专利合作关系的混合预测算法,并在知识图谱领域进行了实证分析。本论文的主要工作如下:（1）通过梳理国内外相关文献,述评了专利合作网络的研究现状,归纳了链路预测理论及其相关应用,并从自然语言处理技术的相关应用作了一定总结,为之后模型和算法的构建作理论基础。对知识图谱领域也做了相关介绍,提供了数据选择的依据。（2）介绍专利合作网络的相关构建,并对各项相关指标进行描述性统计对比,运用Gephi软件对国内知识图谱领域的专利合作网络总体特征进行了分析。（3）提出专利合作网络演化分析模型。从网络拓扑性质、节点度分布、发明人合作模式、发明人共现、发明人机构所属地区的维度对发明人构建的专利合作网络拓扑结构进行时空演化分析,并通过国内知识图谱领域专利数据进行了实证分析,验证了模型的可行性,使用Gephi软件和数据分析软件Tableau取得了较好的可视化效果。（4）构建了专利合作关系混合链路预测算法。通过构建基于链路预测算法与发明人研究方向的混合算法,从而预测发明人的潜在合作关系,并以国内知识图谱领域的专利信息为对象进行实证分析,验证该算法的可行性。研究得出,融入研究方向相近性矩阵的链路预测算法准确性明显提升,并且该算法鲁棒性较高。本论文从合作网络的角度对专利的网络结构演化和关系预测开展研究,提出的专利网络演化分析模型和专利合作关系混合链路预测算法,为研究专利合作提供了一定的参考。通过采用实证分析,验证了模型和算法的可行性和有效性,并就国内知识图谱领域的专利提出了提出相关对策建议,以期促进国内知识图谱领域专利高质量发展。