近些年移动互联网越来越普及,移动设备进行检索的需求也越来越高。分析并计算检索的性能是评测检索的一个重要指标,同时也是进一步优化用户检索体验的一个重要依据。如何分析和计算检索性能,感知用户检索满意度这个问题,在PC领域上的研究非常活跃,但是在移动领域上很少对移动设备进行针对性的探讨,显然PC和移动设备（如智能手机）之间有非常大的差异。除此之外,在移动检索的不同领域其用户的搜索行为,特别是交互行为跟移动应用界面布局本身有很大的相关。准确收集用户交互行为,准确计算用户检索性能,并反映出用户检索体验对于检索系统的优化至关重要。因此本文旨在面向检索的方向上提出移动设备上的一套人机交互行为信号,设计与实现该分析系统用以反馈检索性能和反映用户体验,从而可以为后续检索优化提供优化依据。如根据用户在检索结果页的点击行为,可以检测出哪些检索结果和该用户更为相关,从而修改最终的检索结果页的排序,提高更相关结果项的优先级。本文主要做了以下几方面的工作:一:面向检索引入了一套基于移动设备的人机交互信号,由客户端收集交互信号的方式实时采集用户的交互行为。二:设计与实现交互信号分析系统,汇总和分析交互日志,最后计算出检索性能和用户检索过程中的行为习惯,并给出可视化图形报表进行展示。三:设计与实现Microsoft Teams这款移动应用,并利用百万级的用户量对上述方案和系统进行验证,实验结果表明,面向检索的交互信号统计分析系统能高效反映出用户检索行为习惯和检索性能,进而为后续检索优化提供可靠依据。