1. 面试官：使用k均值聚类算法，解释如何将异常检测转化为聚类问题，并描述该方法的优缺点。

2. 面试官：探讨基于密度的异常检测方法中的LOF（局部离群因子）算法原理，以及在实际应用中可能遇到的挑战。

3. 面试官：介绍孤立森林算法，并分析其在异常检测中的优势和限制。

4. 面试官：讨论PCA（主成分分析）如何用于异常检测，以及在数据维度高时的实际应用考量。

5. 面试官：提出一种将异常检测与时间序列分析结合的创新方法，并说明该方法在金融领域的应用场景。

6. 面试官：描述基于深度学习的异常检测方法，讨论其在大规模数据集上的计算效率和实时性。

7. 面试官：设计一个基于图像处理的异常检测系统，包括数据预处理、特征提取和异常判定步骤，并分析其适用性与局限性。

8. 面试官：分析异常检测在物联网领域中的挑战，探讨针对不同类型传感器数据的异常检测方法。

9. 面试官：提出一种基于文本挖掘的异常检测模型，描述其在舆情监测和新闻事件分析中的价值和难点。

10. 面试官：探讨异常检测与强化学习的结合，阐述在复杂环境中如何应用异常检测优化智能决策。