1. 面试官：以社交网络应用程序为例，说明如何使用 Amazon Neptune 作为图数据库来管理和查询用户关系、兴趣和互动。

2. 面试官：描述 Amazon Neptune 如何处理大规模图数据中的复杂查询和遍历操作，并讨论其优化策略。

3. 面试官：设计一个基于 Amazon Neptune 的推荐系统，能够根据用户的兴趣和行为模式，为其推荐相关内容或人际关系。

4. 面试官：引用实例，介绍 Amazon Neptune 在知识图谱建设和智能搜索引擎中的应用，并阐述其优势与挑战。

5. 面试官：探讨 Amazon Neptune 在在线游戏中的使用场景，包括游戏数据存储、实时互动和社区关系管理。

6. 面试官：解释 Amazon Neptune 如何支持复杂的图分析算法和图计算任务，例如社交网络影响力分析或路径发现。

7. 面试官：针对复杂网络环境，探讨 Amazon Neptune 在安全审计、权限管理和数据保护方面的特性和解决方案。

8. 面试官：使用案例说明 Amazon Neptune 如何应用在交通运输领域的路线规划、交通优化和城市智能化建设中。

9. 面试官：以金融行业为例，探讨 Amazon Neptune 如何支持欺诈检测、金融风险分析和客户关系管理的需求。

10. 面试官：讨论 Amazon Neptune 在医疗保健领域的应用，包括疾病传播模型、医疗资源规划和医患关系管理。