开展产品供需关系的挖掘研究具有重要应用价值。一方面,我国把提升产业链、供应链现代化水平作为十四五期间重要的建设内容;另一方面,为应对因新冠肺炎疫情影响造成的产业链断点、堵点、痛点问题,发挥信息化手段对产业链供需对接的支撑作用,可以有效推动产业链协同复工复产。在此背景下,本文提出从产品名称的相似性与相关性两个角度出发,研究潜在供需关系的挖掘方法。从产品名称相似性判别的角度,针对现有词语相似度计算方法处理产品名称效果不佳的问题,提出将How Net知识库中的义原信息以图嵌入的方式引入孪生网络框架,从概念层面上进行产品名语义增强的方法。为验证该方法的有效性,基于国家统计局产品分类目录构建了产品名称相似性判别数据集。在该数据集上的实验结果表明,该方法在处理多个实体词构成的长产品名相似度计算方面取得较好效果,F1值达到0.8773,相较基准模型提升了2.48%。面向产业链中存在的上、下游关联关系,作为相似性判别方法的补充,本文从产品名称的相关性角度探讨潜在供需关系的挖掘问题。提出将产品整体部件关系引入产品名的语义嵌入,利用产品之间的组成部件关系,提升产品潜在供需关系预测的召回率。基于专利摘要文本构建了产品图谱,并使用融入义原信息的图嵌入对该图谱中的产品节点进行表示。在产品图谱中的产品部件关系预测任务上的实验证明,本文方法可以有效挖掘产业链中存在的上、下游关联产品。将潜在供需关系挖掘方法应用于格微“链上辽宁·产业云城”平台中的产品推荐功能。应用效果显示,本文提出的潜在供需关系挖掘方法能够有效提升供需对接产品推荐的召回率和多样性。