在有限的傳感器數據情況下，有效地構建圖結構以捕捉空間信息的關鍵在於如何定義圖中的節點和邊。首先，可以考慮將每個傳感器的數據視為一個節點，並根據傳感器之間的物理關係或相似性來定義邊。例如，當傳感器數據量有限時，可以通過聚合相似傳感器的數據來形成節點，這樣可以減少節點數量並提高圖的可處理性。具體來說，可以將同一機械部件的傳感器數據聚合為一個節點，這樣不僅能夠捕捉到空間信息，還能夠減少計算複雜度。
此外，為了進一步增強圖結構的有效性，可以引入學習型嵌入向量來表示節點，這樣可以捕捉到節點之間的非線性關係。這些嵌入向量可以通過訓練來優化，從而提高圖神經網絡（GNN）在捕捉空間信息方面的能力。最後，考慮使用基於先驗知識的方法來定義邊，例如利用物理模型或已知的系統結構來指導邊的建立，這樣可以在數據不足的情況下仍然獲得有效的圖結構。