在搜尋上常使用關鍵字的方式進行，主要針對已經有一定程度明確的目標進行搜索，然而這種方式對於有些比較模糊的概念就難以達到搜尋效果，例如:尋找手機遊戲。
手機遊戲往往具有低成本和開發周期短的特色，而且數量和市場是目前電子遊戲中最龐大的，反映手機遊戲的熱門程度。因此，在這樣的環境之下，推薦系統就有他的價值。
使用關鍵字和分類搜尋時，由於使用者對產品的模糊概念，一旦使用者輸入過多或過少的條件，造成輸出資料量相當龐大或查無資料。
最近鄰居演算法，這個不同於是或否的搜尋方式，依照計算的距離決定推薦結果，本研究採用最近鄰居演算法，利用使用者提供的資料和手機遊戲本身的行銷的客群進行媒合，找出最接近的項目，協助使用者在搜尋中過濾資訊，依照距離排序來推薦適合消費者的項目，不只有推薦程度的依據，也讓相關性較高的能夠在搜尋結果上確實表現出來。
Traditional search on the Web basically rely on the key words and some search fields in order to find out the results we want. In some case, however, it is insufficient to use the same search method to solve the problem. Finding mobile phone games is an example that involves some ambiguous concepts and the data used usually cannot be reduced to number or either true or false.
In this research, we propose a prototype of mobile phone games recommender system that is based on the nearest neighbor algorithm and cloud computing. The nearest neighbor algorithm can match the features of the mobile phone games and the dataprovided by the user so that the system will be able to recommend the right product to the right customer. The cloud computing technology provides a convenient, easy to access and updata platform on the Web for system users.
