图神经网络项目实战案例：基于GNN的知识图谱构建与推荐系统实现

概述：
图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是一种针对图结构数据的机器学习模型，能够有效地捕获节点之间的依赖关系，广泛应用于推荐系统、社交网络分析、生物信息学等领域。本文将介绍如何利用GNN技术构建知识图谱，并基于此知识图谱实现一个简单的推荐系统。

一、数据准备
在实现推荐系统之前，我们需要准备好相应的数据集。假设我们的数据集是一个知识图谱，包含了一些实体和它们之间的关系。每个实体可以表示为一个节点，而关系可以表示为节点之间的边。我们将使用Python中的NetworkX库来创建和操作知识图谱。

import networkx as nx

# 创建知识图谱
graph = nx.DiGraph()

# 添加节点
graph