并行计算的 k 近邻算法，蛮适合做大规模数据检索优化。

论文《并行的 k 近邻查询研究进展》讲得还挺系统的，尤其适合你在高维数据、做图像识别或时间序列相似性搜索时参考。核心思路就是把k-NN查询做并行，比如用多线程或GPU加速，提升性能杠杠的。

想做相似性搜索的可以顺手看看时间序列相似性搜索，里面案例比较丰富，理解起来也轻松些。嗯，做图像相关的还可以看看基于MATLAB的数字识别代码，思路清晰，能直接上手。

如果你在做异构网络，并行化的相似性度量算法这篇也值得一看，和主论文搭配着看更有感觉。对底层实现感兴趣的朋友，别忘了瞄一眼多线程计算的操作指南，讲得蛮细，还带操作步骤。

总结一句：并行 k-NN不仅适合高维空间检索，配合Python或MATLAB开发也挺顺手。如果你常大量数据，强烈建议收藏这篇论文和相关资源。