信息的爆炸式增长,使得信息检索系统成为用户查找信息的主要工具。如何使检索系统理解用户的搜索意图,找到符合用户要求的数据,将相关度高的检索结果排在前面推荐给用户,成为近年来的研究热点,而搜索语句的属性分析则是了解用户搜索意图的一个重要来源。本文对搜索语句中的时间属性及其对搜索的影响进行了研究。在本文中,我们构建了一个基于时间属性的检索系统,其中包括有搜索语句分类器,时间属性推荐器,以及排序模块三个功能模块。首先利用支持向量机技术,构建了一个搜索语句的分类器,用于判断用户输入的搜索语句是否含有潜在的时间属性,并分析了含有潜在时间属性的搜索语句的长度以及类别的分布情况。接着,通过对不同时间属性的搜索语句子集,建立各自的时间属性语言模型,构建了时间属性推荐器,通过比较搜索语句在各个时间属性语言模型中的生成概率,为那些被判断含有潜在时间属性的搜索语句推荐相应的时间属性。最后,设计构造了引入时间属性影响的搜索结果的排序模块,主要思路是检索关键词在不同时间属性中分布不均衡,因此检索关键词的重要性应该随着时间属性的变化而变化,在不同的时间属性条件下,给予不同的权重。针对本文设计的搜索语句分类器、时间属性推荐器、以及排序模块,分别构建了三个不同的实验。结果表明,考虑了时间属性的搜索结果能更好的满足用户的需求。