1. 面试官：介绍一种基于密度的异常检测算法，并解释其原理。

2. 面试官：探讨在多维空间中的异常检测问题，并分析多维数据中异常值的挖掘方法。

3. 面试官：讨论异常检测在时间序列数据中的应用，并比较不同时间序列异常检测算法的优缺点。

4. 面试官：解释基于聚类的异常检测方法，以及如何利用聚类来发现异常模式。

5. 面试官：探讨异常检测模型的评估指标，包括精确率、召回率、F1分数等，并解释它们在异常检测中的作用。

6. 面试官：介绍一种基于深度学习的异常检测方法，如自编码器（Autoencoder）等，并分析其在异常检测中的优势和局限性。

7. 面试官：研究非参数化异常检测算法，如LOF（局部异常因子）算法，并比较其与参数化异常检测方法的优势与劣势。

8. 面试官：探讨异常检测与离群点检测之间的区别，并说明在什么情况下使用这两种方法。

9. 面试官：解释基于统计方法的异常检测技术，如Z分数、P值等，并分析其在实际应用中的局限性。

10. 面试官：研究异常检测在图数据中的应用，包括图异常节点检测算法的原理和实践。