图神经网络项目案例：使用图神经网络进行推荐系统的构建

推荐系统在今天的互联网应用中扮演着重要的角色，帮助用户发现个性化的内容和产品。传统的推荐系统主要基于协同过滤和内容过滤等方法，然而，这些方法无法有效地利用用户和物品之间的复杂关系。为了解决这个问题，图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）逐渐成为推荐系统领域的研究热点。本文将介绍如何使用图神经网络构建一个基于用户-物品图的推荐系统，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个电影推荐系统的应用，数据集包含用户的评分和电影的属性信息。我们将使用Python和PyTorch Geometric库来构建图神经网络模型。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn