在用户拍摄及上传了商品图片后，可通过基于图像内容的图像识别技术，试图解析用户的心理，实现完整的电子商务流程。该模式目前主要有两大技术流派：一是基于精确匹配的电子商务模式，通过对图片的精确识别来引导用户进行移动电子商务活动，可广泛地应用于购票、购书等领域；二是基于相似度识别的电子商务模式，通过对图片的相似度匹配，挑选与用户图片最贴近的一批商品，可广泛地应用于服饰等相似度搜索场景里。
目前，基于图像识别技术搭建移动电子商务平台，已经成为移动领域的一大热点。谷歌、微软等各大IT公司都有相关产品问世，但是目前这一技术还受限于图像识别准确度、图像匹配速度等影响。如何能准确地从用户提交的图片里，准确地分析出用户真正感兴趣的焦点对象，还有很大的提升空间。
4.3 移动电子商务中的行为分析技术
行为分析是根据用户的特征（如兴趣、爱好、消费习惯）推荐满足用户要求的资源。电子商务、微博、视频等主流互联网模式占据大量资源和市场，如何从大量的网络信息中挖掘出对人们最有用、最关注的资源，已经成为研究的热点问题。
行为分析在移动电子商务中显得更加重要。移动电子商务因其固有的普遍性、个性化、灵活性、及时性等特点，经过初级阶段的撒网式市场营销后，业务与盈利模式同质化，产生的客户忠诚度低、差异化服务不明显、用户发展渠道单一等问题会进一步突显。“任何无效的信息都是对用户信任的一种破坏”，可见消费信任的建立要求系统向用户传递的信息要适时、适地、适人，在移动电子商务中，这个要求尤其显著。
数据挖掘技术是进行行为分析的关键技术。数据挖掘在客户保持与维系、业务套餐制定、关联销售、市场营销和宣传等多方面发挥着重要作用，在移动电子商务中，要考虑数据挖掘如何借助移动终端的固有特性，多渠道细分用户特征，用服务的差异化来支撑用户需求的个性化，培养用户的使用习惯，打造优质的用户体验，增加用户使用的粘性。
通过信息整合与跨行业信息的合作等多种方式收集用户的个人资料、行为特征、消费特征、兴趣偏好、移动终端特点等多维的综合信息，采用数据分析挖掘技术，建立用户分类和用户聚类模型，在用户细分的基础上建立用户行为知识库，常用的模型有决策树模型、神经网络模型、回归模型、关联模型等，这些模型在潜在用户挖掘、流失预警、风险控制、用户维系、关联营销等方面都有成熟的应用。
4.4 移动电子商务中的移动支付技术
（1）移动支付空全技术
在移动电子商务的链条中，移动支付的安全成为重中之重，因此保障移动支付安全的各种技术不断推出。移动支付根据支付时支付方与受付方是否在同一现场可分为远程支付和现场支付，不同的支付模式采用的安全技术也有差异。
在远程支付方面，OTP动态口令技术、WAP安全认证技术等发展已经较为成熟，可适用于安全要求不太高的移动支付应用，如小额在线支付等；对于有更高安全要求的移动支付应用，一种新的PKI安全认证技术将成为未来发展的趋势。通过将基于RSA算法的公/私钥对安全存储在手机UIM卡或SD卡上，提供标准的数字证书安全应用接口供客户端调用，可以在移动支付业务交易过程中通过数字签名方式对用户身份进行认证，确保交易安全。这种技术具备不可抵赖性，可实现类似手机“U盾”功能，适用于手机银行、电子政务等高安全应用，目前正处于研究试用阶段。
在现场支付业务方面，移动支付业务的安全与否取决于整套安全体系的设计、密钥体系的选择、安全机制的选取以及密钥加载流程的设定。只有完善的密钥管理技术及系统才能保证移动支付业务的安全，加强电信营运商与第三方的灵活合作，从而满足移动支付中集成多种应用的安全需求。建立完备的密钥体系无疑是移动电子商务安全体系的关键之举，也是各运营商正着重研究实现的重点方向。
（2）移动支付空中圈存技术
随着手机智能卡RFID技术的发展，基于RFID的移动支付业务已经在全世界范围内蓬勃发展，成为移动电子商务中不可或缺的一部分。相比起传统IC卡方式的非接触式应用，手机智能卡除具备随身携带的便利外，一个非常重要的特性是可以通过手机屏幕实现与用户之间的交互，可以实现让用户随时随地完成钱包充值、消费记录查询等手机钱包的管理功能，给消费者提供远远超出传统IC卡的用户体验，这是移动电子商务另一关键技术——空中圈存技术。
