知识图谱与图神经网络的结合

知识图谱是一种以图结构表示知识和信息的技术，它能够将实体、属性和关系组织成一张图，为人们理解和使用知识提供了便利。图神经网络是一类专门用于处理图结构数据的神经网络模型，它能够有效地学习和推理图中的信息。将知识图谱与图神经网络相结合，可以进一步提升知识图谱的表示能力和推理能力，为知识推理、问答系统等任务带来更好的效果。

在本文中，我们将介绍知识图谱与图神经网络的结合，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要构建一个知识图谱。假设我们要构建一个简单的知识图谱，其中包含人物、电影和导演之间的关系。我们可以使用Python的网络图库NetworkX来创建和操作图结构。

import networkx as nx

# 创建一个空的知识图谱
knowledge_graph = nx.Graph()

# 添加实体节点
knowledge_graph.add_node