演员数据的获取和处理可以通过以下几种方法：
使用知识图谱和图数据库
Neo4j：可以通过Neo4j数据库进行演员数据的导入和关系创建。数据集通常包括电影ID、类型、标题等信息，通过这些数据可以构建复杂的查询来获取电影之间的关联和演员在不同电影中的共同点。
数据挖掘和机器学习
决策树、关联规则、神经网络：可以使用这些数据挖掘方法对大量的演员信息进行调查数据的分析与挖掘，最后形成相关数据模型。
数据收集和预处理
Movie Survey：可以从Movie Survey中获取演员的Income等信息，并进行数据预处理，选择与Income属性相关性较大的属性作为建模依据。
爬虫技术
城市明星网：可以通过爬虫技术从网站如“城市明星网”中获取演员的详细信息，包括姓名、性别、国籍、职业、生日、籍贯、身高、体重、星座、爱好等。
社交媒体和网络数据
微博：可以通过分析微博上的数据，如点赞、控评、转发、购买明星代言商品等行为数据来评估明星的影响力。
公开数据库和API
IMDb：互联网电影数据库（IMDb）提供了大量关于电影和演员的数据，可以通过其API获取详细信息。
数据清洗和整理
数据清洗：对收集到的数据进行清洗，删除空值和不完整的记录，确保数据的准确性和完整性。
数据整理：将数据整理成适合分析和建模的格式，如将演员信息按照某种分类方式进行分组和汇总。
建议根据具体需求和资源选择合适的方法来获取和处理演员数据。如果需要构建推荐系统或进行复杂的数据分析，使用知识图谱和图数据库可能更为合适；如果关注演员的收入和影响力分析，数据挖掘和机器学习技术可能更有帮助。