1. 面试官：介绍一种基于聚类的特征选择方法，并分析其优缺点。

2. 面试官：以神经网络为主要框架，设计一种创新的特征抽取算法，并讨论其适用场景和效果评估方法。

3. 面试官：探讨基因表达数据中特征选择的挑战，提出一种有效的特征选择策略，并说明其在生物信息学中的应用价值。

4. 面试官：针对大规模文本数据的特征选择问题，提出一种能够处理高维稀疏特征的算法，并讨论其计算复杂度和实际应用场景。

5. 面试官：设想一种能够自动发现数据中深层次特征的方法，分析其优势并说明在图像识别领域中的应用意义。

6. 面试官：描述一种结合领域知识的特征选择算法，说明如何利用领域专家知识进行特征筛选，并评估筛选结果的有效性。

7. 面试官：设计一种能够处理非平衡数据集的特征选择方法，讨论其对模型效果的影响，以及在实际场景中的应用价值。

8. 面试官：以时间序列数据为例，构建一种基于自注意力机制的特征抽取模型，分析其在时间序列预测任务中的优势并进行实例解析。

9. 面试官：提出一种结合深度学习和传统特征选择方法的融合策略，以图像特征提取为例，探讨其性能和效率。

10. 面试官：基于信息熵的特征选择思想，设计一种能够处理高维数据的特征抽取算法，并讨论其对模型泛化能力的提升效果。