相似性搜索的尺度空间方法，挺适合搞搜索优化的前端或者数据工程师看看。原理说白了就是：用各种距离计算方式来判断数据之间的“像不像”。欧几里得距离、Jaccard 系数这些你肯定听过，文里讲得都挺清楚的。重点是，它还了怎么减少距离计算，比如用什么支点过滤、双支点约束来加速搜索，做推荐系统、图像识别的朋友应该有感觉。

比如你有个图像特征库，想找最像的一张图，就可以用最近邻查询配合合适的距离度量来实现，响应也快，命中率也不错。

文里讲的球体分区、广义超平面分区这些优化思路，还挺像做前端性能优化时做的资源懒加载和按需分发，都是为了减少不必要的计算。

如果你要大数据量，又对近似搜索性能要求比较高，它后半段提到的局部敏感哈希（LSH）和随机投影就比较实用了，精度不一定最顶，但胜在速度快。

我觉得你可以先看下这篇整体思路，再对照下面这些扩展文章，像Python 实现、图像相似性评估都还蛮接地气，直接能落地。

如果你最近在搞什么内容推荐、语义检索、或者时间序列啥的，这类基于距离的相似性方法挺值得花点时间了解下。