小电影数据源

❶ 图数据库实战入门 —— 一个简单的电影推荐系统实现

日常生活中，推荐系统无处不在，例如电子购物网站基于用户历史消费习惯和浏览记录推荐商品，以及在线视频网站根据用户历史观看记录推荐视频。今天，我们将使用TigerGraph图数据库技术设计一个简单的电影推荐系统。

首先，需要下载并安装TigerGraph终身免费的开发者版本，完成安装大概需要15分钟。为了演示，我们将在MacBook Pro的虚拟机中安装，配置为：CPU 2.5 GHz Intel Core i7, 内存16GB, 硬盘500GB Flash Storage。使用MovieLens 20M数据集，包含138,000位用户针对27,000部电影的2000万条评分记录。数据集下载地址为：grouplens.org/datasets/...

解压缩ml-20m.zip后，熟悉数据格式。数据集分为movies.csv和ratings.csv。movies.csv包含27,279行，包括电影ID、名称和类型。ratings.csv包含20,000,264行，包括用户ID、电影ID、评分和评分时间。

创建图模型时，定义两种节点类型：人和电影，以及一种边类型：打分。使用GUI集成开发工具GraphStudio创建图模型，完成图模型的发布。

数据映射是指建立数据模型之间的对应关系。对于电影推荐问题，需要将csv文件映射到图模型。使用GraphStudio创建数据映射，完成数据源到图模型的映射。数据加载耗时仅2分钟。

浏览图数据时，通过GraphStudio内置功能直观感受加载的数据。点击拾取节点按钮从图数据中拾取节点，修改设置显示其他属性。切换至最短路径功能，找到两点之间的一条最短路径。

电影推荐算法实现时，使用GSQL查询语言。算法输入为需要被推荐电影的用户节点、参数k1和k2。算法输出为推荐电影的集合。算法过程包括找到用户打过分的所有电影集合、计算与用户品味相似的其他用户、计算未被推荐过的电影的平均分，选择得分最高的电影作为推荐结果。

通过GraphStudio编写查询，完成电影推荐系统的搭建。保存查询、安装查询后，输入参数进行运行，查看推荐结果。至此，我们已经搭建完成了一个简单的电影推荐系统。

TigerGraph的默认RESTFul服务端口为9000，所有GSQL查询可以通过http GET方式访问，只需在URL中加入查询的参数。企业版TigerGraph图数据库支持分布式、在线图模式变更、多图以及众多企业级功能。更多TigerGraph图数据库功能和拓展阅读资料请参考官方文档。

本文介绍了如何使用TigerGraph图数据库快速搭建一个简单的电影推荐系统，展示了数据模型创建、数据映射、算法实现等关键步骤。如果您对此感兴趣，欢迎深入了解TigerGraph图数据库的更多功能和应用。

❷ 猫影视tv怎么添加数据源

猫影视tv添加数据源方法：

打开猫影视APP，点击设置，选择第三项“当前配置接口”。

在弹出的对话框中键入网址后点击确定。

然后返回应用首页重新加载，你会发现，软件已经有了很多的资源。

猫影视TV版是一款超级不错的影视软件，这款软件能为用户提供十分不错的影视内容，在这里能够找到自己喜欢的各种影视内容，并且能够直接在电视上进行播放，感兴趣的用户千万不要错过！

猫影视TV版亮点:

1、免费提供了超全的视频资源，海量电影电视剧集可以随心观看。

2、分类上是无比的详细，按照地区和欧美等栏目进行视频的分类。

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4、这里还拥有超多的资源站点，不同站点给你带来不一样的体验。

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