1. 面试官：探讨关联规则算法与协同过滤算法的异同和适用场景。

2. 面试官：提出一种基于关联规则算法的新型推荐系统架构，并阐述其优势和应用价值。

3. 面试官：分析关联规则算法在大规模数据集上的性能挑战，并给出相应的解决方案。

4. 面试官：讨论关联规则算法在多元素推荐中的局限性，并提出改进方案。

5. 面试官：探究关联规则算法在个性化推荐中的应用，以及如何解决冷启动问题。

6. 面试官：提出一种结合深度学习和关联规则算法的混合推荐模型，并讨论其效果和优势。

7. 面试官：论述关联规则算法中的关键概念及其在推荐系统中的作用。

8. 面试官：分析推荐系统中关联规则算法的可解释性和用户体验，提出改进建议。

9. 面试官：探讨关联规则算法在跨领域推荐中的应用，以及挑战与解决方法。

10. 面试官：设计一种面向实时推荐的关联规则算法，并描述其实现方式和优化策略。