1. 面试官：请解释什么是关联规则挖掘，以及它在无监督学习中的作用。

2. 面试官：描述一种创新的关联规则挖掘算法，解释它的原理并讨论其优缺点。

3. 面试官：针对大规模数据集，提出一种高效的关联规则挖掘技术，并说明它的扩展性和可伸缩性。

4. 面试官：探讨关联规则挖掘在推荐系统中的应用，如何利用关联规则挖掘提升推荐的准确性和个性化程度。

5. 面试官：讨论关联规则挖掘在市场分析和销售预测中的重要性，以及如何利用挖掘到的规则进行营销策略优化。

6. 面试官：解释关联规则挖掘的置信度和支持度概念，以及它们在规则选择和评估中的作用。

7. 面试官：探讨关联规则挖掘与频繁模式挖掘的联系和区别，以及它们在数据挖掘任务中的应用场景。

8. 面试官：在实际应用中，如何处理关联规则挖掘结果中的冗余和无意义规则，提出有效的筛选方法并讨论其效果。

9. 面试官：描述一种能够处理稀疏数据的关联规则挖掘算法，解释其适用性，并讨论如何在处理稀疏数据时避免过拟合问题。

10. 面试官：提出一种可用于在线动态数据流的关联规则挖掘方法，并探讨在动态环境中如何有效地更新和维护挖掘到的规则。