1. 面试官：使用 Amazon Neptune 构建一个具有实时推荐功能的图数据库，描述其架构设计和关键组件。

2. 面试官：使用 Neptune 的图数据库功能，分析社交网络数据并构建出用户之间的关系图，探讨如何优化查询性能和存储效率。

3. 面试官：使用 Neptune 的图数据库功能，解决复杂的推荐系统问题，如何设计数据模型和查询算法？

4. 面试官：基于 Neptune 的图数据库，设计一个旅行规划系统，能够根据用户偏好和实时交通数据推荐最佳路线和旅行方案。

5. 面试官：使用 Neptune 的图数据库功能，分析电子商务平台的用户行为数据，设计一个个性化推荐系统，考虑性能和扩展性。

6. 面试官：使用 Neptune 的图数据库功能，解决物流网络中的路径优化问题，包括最短路径、最优路径和实时路径规划。

7. 面试官：构建一个基于 Neptune 的图数据库的知识图谱，用于自然语言处理和语义搜索，讨论知识图谱在智能搜索中的应用。

8. 面试官：利用 Neptune 的图数据库功能，解决图形数据挖掘中的异常检测和模式发现问题，讨论算法和数据可视化方面的挑战。

9. 面试官：使用 Neptune 的图数据库功能，设计一个智能医疗系统，能够从医疗知识图谱中推荐诊断和治疗方案，并考虑数据隐私和安全性。

10. 面试官：基于 Neptune 的图数据库，构建一个智能推荐引擎，能够整合多种数据源，包括文本、图像、音频等，讨论数据融合和跨模态信息处理的挑战。