搜索时间，在计算机术语中可以解释为计算机在执行搜索操作花费的时间；以及在搜索算法中的时间复杂度等。搜索引擎是用户访问互联网资源的重要入口。用户希望通过搜索引擎快速定位并获取大量准确信息。但很多情况下，搜索引擎的返回结果并不能完全符合用户的搜索预期。这一方面受到搜索引擎系统性能的影响，另一方面是因为搜索引擎不能准确地理解用户的搜索需求。由于个体知识背景、搜索经验及搜索任务和情境的不同，用户在搜索策略与方法的使用上存在差异。为了优化网络用户搜索引擎的使用体验，提高搜索的效率，迫切需要搜索引擎更好地理解用户的搜索行为，其中涉及的核心问题就是用户搜索策略的识别。搜索的时间决定了用户的体验。
近年来微博检索已经成为
信息检索领域的研究热点。相关的研究表明，微博检索具有时间敏感性。已有工作根据不同的时间敏感性假设，例如，时间越新文档越相关，或者时间越接近热点时刻文档越相关，得到多种不同的检索模型，都在一定程度上提高了检索效果。但是这些假设主要来自于观察，是一种直观简化的假设，仅能从某个方面反映时间因素影响微博排序的规律。该文验证了微博检索具有复杂的时间敏感特性，直观的简化假设并不能准确地描述这种特性。在此基础上提出了一个利用微博的时间特征和文本特征，通过机器学习的方式来构建一个针对时间敏感的微博检索的排序学习模型(TLTR)。在时间特征上，考察了查询相关的全局时间特征以及查询 文档对的局部时间特征。在TRECMicroblo Track2011 2012数据集上的实验结果表明，TLTR模型优于现-有的其他时间敏感的微博排序方法。
很多论坛的内在搜索设置了时间限制，当执行一次搜索操作后，如果没有搜索到自己满意的内容，那么就必须再等待30秒或者更长的时间后，才能执行第二次搜索。其实，完全可以跳过这个麻烦，直接利用搜索引擎来解决论坛搜索的时间限制。
以Google为例，打开Google搜索主页后，在搜索框中输入“site:forum.livetome.cn Windows7”，这里“forum.livetome.cn”是要搜索的论坛地址，加上“site:”代表搜索范围限制在此网站内，而“Windows 7”自然就是需要在论坛中搜索的关键词了。请注意论坛地址与其后的关键词之间以英文半角的空格分隔，单击回车，得到的搜索结果同样显示了论坛中关于Windows 7的所有帖子，不仅有相应帖子的文字预览，还没有时间限制，第一次没有搜索到，换个关键词又搜就是，比论坛自带的搜索方便多了。