Los Grafos de Conocimiento (KGs) han surgido como una tecnología central para incorporar el conocimiento humano debido a su capacidad para capturar la dimensión relacional de la información y sus propiedades semánticas. La naturaleza de los KGs se alinea con una de las búsquedas vocacionales de las instituciones académicas, que es compartir su producción intelectual, especialmente las publicaciones. En este artículo, describimos y hacemos disponible el Grafo de Conocimiento Polito (PKG), que conecta semánticamente información sobre más de 23,000 publicaciones y 34,000 autores, y Geranium, una plataforma semántica que aprovecha las propiedades del PKG para ofrecer servicios avanzados de búsqueda y exploración. En particular, describimos el sistema de recomendación de Geranium, que explota Redes Neuronales de Grafos (GNNs) para sugerir oportunidades de colaboración entre investigadores de diferentes disciplinas. Este trabajo integra el estado del arte porque utilizamos datos de una aplicación real en el ámbito académico, mientras que la literatura actual aún explora la combinación de KGs y GNNs en un contexto prototípico utilizando datos sintéticos. Los resultados muestran que la fusión de estas tecnologías representa un enfoque prometedor para la recomendación y la inferencia de metadatos en el ámbito académico.