时态是描述事物的重要维度。在数据库中很多数据包含时态属性,传统关系数据库关键字检索关注数据的文本属性,还不能满足用户对时态信息的检索需求。针对此问题对基于关系数据库的时态信息检索方法进行研究,主要工作有以下几方面:(1)针对传统检索数据图模型中缺乏考虑节点间时态属性和节点间关联强弱问题,提出一种基于关系数据库的时态数据图模型。将关系数据库关系模型中的元组记录映射成图中的节点,元组间关联映射成图中的边,元组间关联的有效时间为图中边的时间属性,图中边的权重根据节点间的关联程度进行赋值,构建了基于关系数据库时态信息检索的时态数据图模型。比较BANKS、STAR、BLINKS算法在时态数据图模型与传统模型检索的效率。实验结果表明,基于时态数据图模型的检索算法有较高的查准率和查全率,且在比较的算法中,BANKS算法的检索效率比其他算法要高。(2)为进一步提高BANKS算法的检索效率,使检索的结果更加符合时态信息检索的时间约束,提出基于时态数据图的T-BANKS检索算法。该算法先在构建的时态数据图中搜索时态关键词节点的单源最短时态路径;然后用FindBase寻根算法对每个时态关键词节点的最短时态路径集合进行排序来寻找构造最小时态Steiner树的根节点;最后在构造最小时态Steiner树的过程中对不满足时间约束的时态节点和边进行过滤,将符合时间约束的检索结果返回。实验结果表明,基于时态数据图的T-BANKS检索算法使得时态信息检索的查准率、查全率以及时间性能得到提高。(3)结合时态数据图模型和T-BANKS检索算法,开发了一个基于关系数据库的时态信息检索系统。该系统主要功能模块包括生成时态数据图和时态信息检索,通过在NBA时态数据检索中的应用,表明了系统检索时态信息的可行性和有效性。