科学与技术关系是反映科技创新、技术发展的关键因素,也是科技政策制定的重要依据。随着计量学领域的不断开拓和发展,专利文献日益成为研究科学与技术关系的主要对象,研究方法也从传统的定量分析逐渐过渡到文本挖掘、机器学习等计算机方法。本文目的在于充分利用科学研究的创新时机,挖掘科学与技术之间的关系,主要是科学对技术演化的作用,并量化科学对技术的影响程度。本文选取了德温特数据库中纳米技术领域的专利数据,构建了专利引用网络,基于PageRank算法、中介中心度以及入度中心性、出度中心性对引用网络的关键节点进行识别,挖掘出可能处于网络演化过程中起到桥梁作用的关键节点;基于专利的被引频次识别领域的核心专利技术,通过对识别出的关键节点类别的统计分析以及核心专利类别的统计分析,初步度量了科学知识对技术演化过程的可能影响,结果表明位于专利引用网络关键位置70%以上的专利节点以及领域内80%以上的核心专利均包含科学知识。同时,本文借鉴了“引用代”的思想,从引用内容对科学知识作用程度进行量化。通过对专利数据进行类别的划分和再获取,采用余弦相似度作为量化指标,分别从专利引用的内容语义层面量化了相邻两代技术流动以及隔代技术流动的过程中,科学知识对技术演化的影响程度。实证结果表明无论是两代之间的技术知识流动还是隔代之间的技术知识流动,包含科学知识的专利文献所携带的技术知识更容易被下一代专利所引用吸收,即科学知识对于技术知识流动产生了一定地促进作用。本研究丰富了科学与技术关系的研究主题,将研究范围拓展到了多引用代,可以为技术创新发展战略提供参考信息。