加上必须的算法代码再给我

知识图谱构建股权结构的算法代码通常涉及到数据处理、网络模型构建以及可视化展示。这里我给出一个简化版Python代码示例，使用pandas处理数据并利用networkx库创建简单图结构，不过实际应用可能需要用到更复杂的算法和库，例如NetworkX、Pandas、PyTorch Geometric等。请注意，这只是一个基础版本的示例，真实场景可能需要更多定制化处理。

import pandas as pd
import networkx as nx

# 假设我们有以下数据
data = {
    'Company': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
    'Shareholder': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Alice'],
    'Shares': [50, 30, 70, 20, 40],
}

df = pd.DataFrame(data)

# 将持股比例转换为百分比
df['Shares'] = df['Shares'] / df['Shares'].sum() * 100

# 创建图
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(df['Company'].unique(), type='company')
G.add_nodes_from(df['Shareholder'].unique(), type='shareholder')

for i, row in df.iterrows():
    G.add_edge(row['Company'], row['Shareholder'], weight=row['Shares'])

# 打印前几条边信息
print("Top edges:")
top_edges = sorted(G.edges(data=True), key=lambda x: x[2]['weight'], reverse=True)[:5]
for edge, data in top_edges:
    print(f"{edge[0]} -> {edge[1]} ({data['weight']}% ownership)")

# 可视化（使用matplotlib或其他库）
pos = nx.spring_layout(G)  # 示例布局
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color='blue', node_size=500, alpha=0.7)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=data['weight'] * 3, edge_color='gray')
plt.show()