面对异构信息空间中海量的、异构的、不断演化的、相互关联的、具有时间信息的实体数据,传统实体搜索技术已经无法满足当前用户在时间感知、数据质量和个性化上的需求。因此本项目将针对异构信息空间中时间感知的个性化语义实体搜索关键技术进行研究,研究适合异构信息空间中具有时间信息的异构实体及其关联关系的时态数据模型(Temporal data model);研究时间感知的时态关联关系(Temporal association)挖掘算法与关联强度量化模型为实体搜索提供语义基础和依据;研究时间感知的实体识别与数据融合技术为实体搜索提供数据质量保证;研究时间感知的多维度动态的查询意图识别和多因素个性化实体排序模型,提高用户信息需求的满意度。本项目的研发成果将为异构信息空间的数据管理和实体搜索提供良好支持,达到高效异构数据资源利用和提高信息检索效率的目的,具有广阔的应用前景和实用价值。