知识图谱实战应用18-知识图谱结合图神经网络GNN的实战应用，模型搭建与训练_知识图谱 gnn

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下知识图谱实战应用18-知识图谱结合图神经网络GNN的实战应用，模型搭建与训练，本文将详细介绍如何基于Py2neo的知识图谱结合图神经网络（Graph Neural Network, GNN）实现一个应用项目。我们将首先导入CSV数据到Neo4j图数据库，然后利用GNN进行训练和预测。

文章目录：

1. 项目背景及目的
2. 知识图谱介绍
3. 图神经网络介绍
4. 数据集准备
5. 使用Py2neo导入数据到Neo4j
6. GNN模型构建与训练
7. GNN模型预测与评估
8. 总结

1. 项目背景及目的

在许多应用场景中，数据之间存在复杂的关系，利用知识图谱和图神经网络可以更好地挖掘数据中的潜在信息。本项目旨在结合知识图谱和图神经网络技术，实现一个应用项目，便于读者了解这两种技术的应用方法及其优势。

2. 知识图谱介绍

知识图谱是一种结构化的知识表示形式，以图的形式表示实体（节点）及其之间的关系（边）。知识图谱可以用来存储和检索大量数据，提高数据分析和挖掘的效率。

3. 图神经网络介绍

图神经网络（GNN）是一类专门用于处理图数据的神经网络模型。与传统的神经网络模型（如卷积神经网络和循环神经网络）适用于处理欧几里德空间中的网格结构数据（例如图像和序列数据）不同，GNN 主要针对非欧几里德的图结构数据。

图由节点（vertices）和边（edges）组成，节点代表