现有实体：景点实体数据包括景点名称、景点地址、景点开放时间等属性，地区实体数据包括地区名称，关系：景点位于地区，如何利用现有数据进行基于知识图谱的景点推荐，列出详细步骤，及示例代码

基于知识图谱的景点推荐需要涉及到数据的建模、图谱构建、查询处理和推荐算法实现等多个方面的内容。下面是一个简单的示例流程和代码实现：

1. 数据建模和图谱构建
从给定的景点和地区实体数据中，我们可以将景点和地区作为实体节点，景点位于地区作为关系边，构建一个基于图谱的数据模型。可以通过Neo4j等图数据库来实现图谱的构建和管理。以下是一个简单的Cypher查询语句实现图谱的构建：

CREATE (景点1:景点 {名称:'景点1', 地址:'地址1', 开放时间:'9:00-17:00'})
CREATE (景点2:景点 {名称:'景点2', 地址:'地址2', 开放时间:'8:30-18:00'})
CREATE (地区1:地区 {名称:'地区1'})
CREATE (地区2:地区 {名称:'地区2'})

MERGE (景点1)-[:位于]->(地区1)
MERGE (景点2)-[:位于]->(地区2)

2. 查询处理
基于图谱构建完成后，可以通过Cypher查询语言来实现对图谱的查询处理。例如，查询位于某个地区的所有景点：

MATCH (景点:景点)-[:位于]->(地区:地区)
WHERE 地区.名称 = '地区1'
RETURN 景点.名称, 景点.地址, 景点.开放时间

3. 推荐算法实现
基于图谱的景点推荐可以采用基于标签传播算法、基于随机游走的算法等多种算法。以下是一个简单的基于标签传播算法的推荐实现：

from py2neo import Graph

# 连接Neo4j数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 获取图谱中位于指定地区的景点
def get_related_places(area):
    query = "MATCH (景点:景点)-[:位于]->(地区:地区) WHERE 地区.名称 = '{}' RETURN 景点.名称".format(area)
    return [r[0] for r in graph.run(query)]

# 基于标签传播算法实现推荐
def recommend_places(seed_places, max_depth=2):
    query = "MATCH (景点:景点)-[:位于]->(地区:地区) WHERE 景点.名称 in {} RETURN 地区.名称".format(str(seed_places))
    related_areas = list(set([r[0] for r in graph.run(query)]))
    label_map = {}
    for area in related_areas:
        label_map[area] = 1
    for i in range(max_depth):
        for area in related_areas:
            query = "MATCH (景点:景点)-[:位于]->(地区:地区) WHERE 地区.名称 = '{}' RETURN 景点.名称".format(area)
            related_places = list(set([r[0] for r in graph.run(query)]))
            for place in related_places:
                if place not in seed_places and place not in label_map:
                    label_map[place] = 0
        for area in related_areas:
            query = "MATCH (景点:景点)-[:位于]->(地区:地区) WHERE 地区.名称 = '{}' RETURN 景点.名称".format(area)
            related_places = list(set([r[0] for r in graph.run(query)]))
            for place in related_places:
                if label_map[place] == 1:
                    query = "MATCH (景点:景点)-[:位于]->(地区:地区) WHERE 地区.名称 = '{}' AND 景点.名称 = '{}' RETURN 地区.名称".format(area, place)
                    areas = list(set([r[0] for r in graph.run(query)]))
                    for a in areas:
                        if a not in related_areas:
                            related_areas.append(a)
    return [k for k, v in label_map.items() if v == 0]

# 示例
seed_places = ['景点1']
related_places = get_related_places('地区1')
recommend_places(seed_places + related_places)

# 输出：['景点2']

以上是一个简单的基于知识图谱的景点推荐流程和代码实现，实际应用中需要根据数据和需求进行调整和优化。