1. 面试官：使用Neo4j设计一个社交网络数据模型，包括用户、关系、帖子等关键节点和关系。

2. 面试官：探讨如何利用Neo4j进行欺诈检测，设计一个图数据库模型用于识别潜在的欺诈行为。

3. 面试官：使用Cypher查询语言编写一个复杂的图数据库查询，涉及多层关系和节点属性的复杂条件筛选。

4. 面试官：讨论在大规模图数据库中的性能优化策略，重点关注查询速度和图遍历处理性能。

5. 面试官：设计一个图数据库模型用于实现推荐系统，基于用户兴趣、社交关系等因素进行个性化推荐。

6. 面试官：探讨在Neo4j中如何处理图数据的可视化，包括节点分布、关系展示、图结构分析等方面。

7. 面试官：使用Neo4j实现一个复杂的路径规划算法，考虑图的权重、节点约束等复杂条件。

8. 面试官：讨论在分布式图数据库中的数据一致性和并发控制策略，包括副本管理、事务处理等方面。

9. 面试官：使用Neo4j进行社交网络影响力分析，设计一个图数据库模型用于评估用户在社交网络中的影响力。

10. 面试官：讨论图数据库与传统关系型数据库的优劣势对比，重点关注在特定场景下的性能、扩展性和灵活性。