1. 面试官：什么是文本聚类？请用简洁的语言解释。

2. 面试官：请介绍至少3种常见的文本聚类算法，并比较它们之间的优缺点。

3. 面试官：在文本聚类中，如何处理文本数据的特征选取问题？请举例说明。

4. 面试官：请说明在文本聚类中如何选择合适的相似性度量方法，并讨论不同度量方法的适用场景。

5. 面试官：文本聚类和文本分类有哪些区别？请详细解释。

6. 面试官：在大规模文本数据集上进行聚类时，如何有效处理维度灾难问题？请提出解决方案并加以解释。

7. 面试官：文本聚类在业界有哪些典型应用场景？请举例说明。

8. 面试官：如何评估文本聚类算法的性能？请列举常用的评估指标并解释其意义。

9. 面试官：请说明在文本聚类中的噪声数据处理方法，并讨论其影响和应用。

10. 面试官：现实中的文本数据往往包含大量语义信息，如何利用语义信息提高文本聚类的质量？请提出相应的方法和策略。