Ce projet implémente des expériences avec Knowledge Enhanced Neural Network (KENN) sur les jeux de données ogbn-arxiv et ogbn-products du Open Graph Benchmark. Il propose une méthode de sous-échantillonnage de graphe spécifique à ce dernier, appelée Restrictive Neighbourhood Sampling, pour rendre KENN applicable aux grands graphes en contrôlant la complexité spatiale. Il utilise PyTorch Geometric et PyTorch Scatter pour l'implémentation.