物联网的发展促使海量实体接入到网络中,为其赋予了“智慧”,使物理空间与信息空间的融合加深,同时,将人与物、物与物紧密的联系在一起。然而,物联网环境中传感设备呈指数级增长的同时生成了海量的信息数据,对现有的信息的组织管理、应用及存储等技术形成了巨大的挑战。与此同时,人们对物理世界实体状态信息的需求也日益增加,极大程度地催生了物联网搜索服务应用。然而,随着物理世界中传感设备的广泛部署,使得同一实体极有可能处于多个传感设备的观测范围之内,面对此类“一对多”复杂关联场景下,如何根据状态信息准确搜索用户需求的实体,以及如何指定实体搜索其高质量的状态信息均具有一定的挑战。为此,本文提出了面向物联网海量实体的搜索协同技术研究。首先,阐述了物联网搜索的研究背景及意义,并概述了物联网搜索的概念、特点及研究现状,进而分析了现有关于物联网实体搜索协同技术的研究,并对其研究意义进行了深入探讨,然后分别对两种搜索形态下如何实现搜索协同展开了研究。(1)针对用户根据实体状态信息如何准确搜索其需求的实体,提出了基于相似性估计的实体搜索协同方法。利用相似性搜索的思想,根据用户指定的状态信息搜索与其匹配的观测内容的实体,通过传感设备观测内容的差异,可有效屏蔽同一实体处于多个传感设备观测范围之内时所造成的决策误判,进而实现实体的准确搜索。(2)针对用户根据指定的实体搜索其需求的状态信息,提出了带有轨迹预测的实体状态信息搜索协同机制。通过对移动智能设备的移动轨迹进行预测初步筛选出具备执行搜索任务能力的智能设备,然后再对智能设备的感知质量进行评估,进一步筛选出高感知质量的智能设备执行搜索任务,以提升物联网实体搜索服务质量以及服务体验。