相似性搜尋算法是一類用於在大量數據中找到與查詢數據相似的數據項的技術，廣泛套用於信息檢索、推薦系統、圖像處理、自然語言處理等領域。這些算法主要分為以下幾類：
基於距離度量的方法。包括餘弦相似度、歐氏距離、曼哈頓距離和漢明距離，分別適用於不同的數據類型和場景。例如，餘弦相似度用於測量向量之間的夾角，適用於文本和向量數據；歐氏距離測量向量之間的直線距離，適用於數值型數據；曼哈頓距離測量城市街區距離，適用於多維數值數據；漢明距離用於度量二進制數據之間的相似性，如文檔的二進制表示。
基於集合的方法。如Jaccard相似度，用於度量兩個集合的相似性，常用於集合數據、文檔和推薦系統中。
基於內容的相似檢索。使用數據的內容特徵來計算相似性，如文本、圖像、音頻特徵，可通過特徵提取和向量化實現。
協同過濾方法。包括基於用戶的協同過濾和基於項目的協同過濾，前者使用用戶行為數據如評分、點擊、購買記錄來找到用戶之間的相似性，後者使用項目屬性和用戶互動數據來找到項目之間的相似性，均用於個性化推薦。
基於圖的相似檢索。在圖資料庫和社交網路中用於找到節點之間的相似性。
此外，還有一些特定的相似性搜尋技術，如感知哈希算法，用於圖像相似性搜尋。這種算法通過縮小圖片尺寸、簡化色彩、計算平均值、比較像素灰度值來生成圖片的「指紋」（即64位整數表示），然後計算不同圖片之間的漢明距離來衡量相似度。