移动互联网技术的发展，特别是4G技术的推广应用和智能手机的广泛普及，致使手机应用的发展呈现多元化，手机已不仅仅是通话信息终端，而逐渐成为集影音、游戏、购物、支付等功能于一体的智能移动终端。与此同时，手机应用运营商之间的竞争也日趋激烈，仅从购物应用来看，淘宝、京东等企业很早就开始手机客户端的营销，它们在手机平台上所提供商品的类别和数目随着技术的发展已几乎与网页平台的规模相同。手机用户在面对成千上万的商品时，如何快速而准确地找到自己感兴趣的内容成为一个难题。同样的，运营商为更好地进行营销，也需要快速有效地针对不同消费者给出不同的选择。面向手机购物平台的个性化推荐系统将为这些问题提供一种解决途径。　　本文对用户使用手机进行购物的操作手势与其兴趣偏好之间的关系进行了详细研究，并基于研究成果提出了手机购物推荐系统的优化方案。文章首先对个性化推荐系统、信息收集方法、触屏技术、手势识别技术等相关理论基础和方法进行了整理和归纳，随后对用户使用手机购物的基本情况进行研究，包括用户基本信息问卷调研和手机购物操作时的用户视线分布和操作区域的模拟实验，以获得迸一步研究所需的用户兴趣点商品的判定依据。再通过两个小样本的实验对操作手势用于用户兴趣点发现的可行性和有效性进行研究，先观察记录用户完成给定购物任务时的操作手势，再结合记录结果进行可行性分析，并用问卷验证其有效性。最后结合眼动和观察模拟实验的结果，运用语意差分法、专家打分法和聚类分析法对选定类别的商品样本进行分类，再通过观察比对实验得到用户兴趣度与操作手势的量化关系。　　本文通过多个定性和定量的实验研究，验证了操作手势用于手机购物个性推荐的可行性和有效性，并将手势与个性推荐之间的关系以量化表示，得出手机购物个性推荐系统的优化框架图。本文所采用的研究方法，对其他移动推荐系统设计和优化的研究具有一定的指导性，据此可以设计出高度适用于手机等移动终端的个性推荐系统，也可用于研究其他移动终端上的用户行为特征。