智能传感网作为感知端、边缘端和云端构成的三级架构，在现代社会中担当着重要角色，其应用场景日益广泛。然而，由于感知端节点的随机部署方式，往往会导致节点的分布不均和冗余，进而引发区域覆盖不全、数据传输不稳定等问题，制约了传感网的效率与性能。为解决这些问题，本项目围绕智能传感网的节点位置和数量进行了优化部署。

首先，本项目针对传感网节点分布不均的问题，提出了一种基于节点贡献推断的无监督优化部署架构。该架构在人工智能技术、语义通信技术和分布式计算技术的加持下，使得传感网可以以更少数量的节点获得相同的感知效果，从而实现了对传感网节点数量的优化。项目利用图相似性学习任务与节点贡献权重相结合的方法，有效推动了智能传感网的节点优化部署。通过构建适当的图结构，利用多粒度交叉表示匹配图相似性学习和加权PageRank排序等策略，实现了节点位置和数量的优化。

具体而言，项目首先将智能传感网构造为适当的图结构，并对每个节点进行扰动，得到扰动图，并将扰动前后的基准图和扰动图组成图对。随后，通过多粒度交叉表示匹配模块学习图的相似性，结合图注意力网络学习每个节点的自表示特征和互表示特征，并通过加性注意力机制聚合为图级特征。然后，通过匹配函数进行图对的匹配，得到匹配特征，并将其通过多层感知机融合预测出图相似性分数。这些分数作为权重参与节点PageRank排序，从而推断出节点的贡献权重。通过选择最高贡献节点子集，实现了智能传感网的节点优化部署。

这项工作的主要创新点包括：

1. 将图相似性学习任务与节点贡献权重相结合，推动了智能传感网的节点优化部署。

2. 提出了一种两阶段的图相似性学习模型，有效挖掘了图对中两个图的相似性关系。

3. 改进了传统的PageRank算法，更全面、精准地推断传感器节点的贡献权重，从而实现了智能传感网的优化部署。

   这项工作将深刻影响传感网在实际应用中的效率与性能。优化部署后的传感网节点分布更均匀，数据传输更稳定，从而提升了传感网的整体感知能力和响应速度。在实际场景中，这将极大地促进智能城市、物联网、环境监测等领域的发展，为人们的生活提供更加便捷、安全、智能的服务。