随着移动通信技术的迅速发展以及智能移动设备的普及,人们对于基于位置的服务如空间关键字查询的需求与日俱增。伴随着网络数据信息量呈现爆发式增长以及数据信息内容的多样化特征,基于位置的服务的需求也逐渐呈现多元化以及个性化的趋势。近年来,关于空间关键字查询的研究也从欧式空间逐渐扩展到路网中。然而已有的空间关键字查询技术不管是在欧式空间还是路网下都主要关注于数据的位置信息以及文本描述信息,无法满足用户更加多元化及个性化的需求,例如在查询中考虑时间因素。其次,设置合适的查询参数对于用户来说是十分困难的。当查询参数设置不当时,可能会造成用户期待的某些数据在查询结果集中缺失的问题,从而导致查询结果可用性不高,这个问题被称为why-not问题。为解决此问题,可以通过向用户提供一些可行的建议来使得一个或者多个用户期望的但在原始查询结果中缺失的对象出现在修改后的查询结果集中或者向用户解释为什么他/她期望的对象没有出现在查询结果集中,从而提高用户对查询结果的信任度。本文主要针对路网下时间感知的空间关键字的why-not问题。因此,本文的研究内容主要是对路网下时间感知的空间关键字查询问题进行探讨以及对路网下时间感知的空间关键字的why-not问题进行研究。路网下时间感知的空间关键字查询基于对数据对象的路网距离、文本相似度以及时间临近度的综合考虑,返回满足用户查询需求的k个路网对象。为了提高查询的处理效率,提出了一种新的索引结构-TK来索引路网基本信息以及对象的位置、文本和时间信息。此外还提出同时利用位置、文本和时间信息对搜索空间进行删减的策略,并基于这些剪枝策略提出了一种新的查询算法处理路网下时间感知的空间关键字查询。为了解决路网下时间感知的空间关键字查询的why-not问题,本文采用的是常用于解决空间关键字查询的why-not问题的查询修改方法,通过修改原始查询的关键参数,例如查询的关键字、查询的时间以及查询返回的结果对象数量k,使得所有用户期望的、但在原始查询结果集中缺失的对象重新出现在新的精炼查询结果集中。同时,在修改原始查询的过程中要考虑到对用户的查询意图做最小化修改,即修改过程需要保证对原始查询的修改代价最小。因此,本文提出了一个代价模型来衡量对原始查询的修改,然后分别提出了一个简单的枚举方法baseline方法和一个能够处理庞大的数据集的改进的枚举方法IEN方法来枚举可修改参数得到最优的精炼查询,来解决路网下时间感知的空间关键字查询的why-not问题。最后,通过一系列广泛的实验来验证了基于TK索引的TIK算法（全称:TISK query with TK）在处理路网下时间感知的空间关键字查询的高效性,以及使用所提出的查询修改方法IEN（全称:Incremental Enumeration）解决该查询的why-not问题以提高查询结果可用性的可行性。