1. 面试官：请解释什么是半监督学习，以及它与其他机器学习方法的区别与优势。

2. 面试官：探讨半监督学习在实际应用中的优缺点，并举例说明。

3. 面试官：如果你要设计一个新的半监督学习算法，你会考虑哪些关键因素和挑战？

4. 面试官：请解释半监督学习中的标记假设和流形假设，以及它们在算法设计中的作用。

5. 面试官：如何在半监督学习中处理标记数据和未标记数据之间的不平衡问题？

6. 面试官：解释半监督学习中的聚类方法与分类方法的结合应用，并说明优势和局限性。

7. 面试官：讨论半监督学习算法在非平稳环境下的鲁棒性和稳定性。

8. 面试官：考虑一个真实世界的情景，描述如何利用半监督学习来解决具体的问题，并说明方案的可行性和效果评估方法。

9. 面试官：解释半监督学习中的图卷积网络（GCN）及其在节点分类和图分类任务中的应用。

10. 面试官：探讨半监督学习在大规模数据集上的扩展性和效率问题，提出你的解决方案和改进方法。