refactor(docs): réorganiser la documentation selon principes DDD

Réorganise la documentation du projet selon les principes du Domain-Driven Design (DDD) pour améliorer la cohésion, la maintenabilité et l'alignement avec l'architecture modulaire du backend.

**Structure cible:**
```
docs/domains/
├── README.md (Context Map)
├── _shared/ (Core Domain)
├── recommendation/ (Supporting Subdomain)
├── content/ (Supporting Subdomain)
├── moderation/ (Supporting Subdomain)
├── advertising/ (Generic Subdomain)
├── premium/ (Generic Subdomain)
└── monetization/ (Generic Subdomain)
```

**Changements effectués:**

Phase 1: Création de l'arborescence des 7 bounded contexts
Phase 2: Déplacement des règles métier (01-19) vers domains/*/rules/
Phase 3: Déplacement des diagrammes d'entités vers domains/*/entities/
Phase 4: Déplacement des diagrammes flux/états/séquences vers domains/*/
Phase 5: Création des README.md pour chaque domaine
Phase 6: Déplacement des features Gherkin vers domains/*/features/
Phase 7: Création du Context Map (domains/README.md)
Phase 8: Mise à jour de mkdocs.yml pour la nouvelle navigation
Phase 9: Correction automatique des liens internes (script fix-markdown-links.sh)
Phase 10: Nettoyage de l'ancienne structure (regles-metier/, diagrammes/, features/)

**Configuration des tests:**
- Makefile: godog run docs/domains/*/features/
- scripts/generate-bdd-docs.py: features_dir → docs/domains

**Avantages:**
✅ Cohésion forte: toute la doc d'un domaine au même endroit
✅ Couplage faible: domaines indépendants, dépendances explicites
✅ Navigabilité améliorée: README par domaine = entrée claire
✅ Alignement code/docs: miroir de backend/internal/
✅ Onboarding facilité: exploration domaine par domaine
✅ Tests BDD intégrés: features au plus près des règles métier

Voir docs/REFACTOR-DDD.md pour le plan complet.

docs/domains/recommendation/entities/modele-recommandation.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+# Modèle de données - Recommandation
+
+📖 Voir [Règles métier - Section 03 : Centres d'intérêt](../rules/centres-interet-jauges.md) | [Section 04 : Algorithme](../rules/algorithme-recommandation.md) | [Entités globales](../../_shared/entities/modele-global.md)
+
+## Diagramme
+
+```mermaid
+erDiagram
+    USER_INTERESTS }o--|| USERS : "préférences"
+    USER_INTERESTS }o--|| INTEREST_CATEGORIES : "catégorie"
+
+    LISTENING_HISTORY }o--|| USERS : "historique"
+    LISTENING_HISTORY }o--|| CONTENTS : "écoute"
+    LISTENING_HISTORY }o--|| USERS : "créateur"
+
+    INTEREST_CATEGORIES {
+        uuid id PK
+        string name UK
+        string slug UK
+        string icon
+        int sort_order
+        boolean is_active
+    }
+
+    USER_INTERESTS {
+        uuid id PK
+        uuid user_id FK
+        uuid category_id FK
+        decimal gauge_value
+        timestamp last_updated
+        int update_count
+    }
+
+    LISTENING_HISTORY {
+        uuid id PK
+        uuid user_id FK
+        uuid content_id FK
+        uuid creator_id FK
+        boolean is_subscribed
+        decimal completion_rate
+        int last_position_seconds
+        string source
+        boolean auto_like
+        timestamp listened_at
+    }
+```
+
+## Légende
+
+**Entités recommandation** :
+
+- **INTEREST_CATEGORIES** : Catégories centres d'intérêt - Liste : Automobile, Voyage, Famille, Amour, Musique, Économie, Cryptomonnaie, Politique, Culture, Sport, Technologie, Santé - Extensible dynamiquement
+- **USER_INTERESTS** : Jauges utilisateur par catégorie - Valeur 0-100% (init 50% à l'inscription) - Évolution : Like auto renforcé (+2%), Like auto standard (+1%), Like manuel (+2%), Abonnement créateur (+5% sur tous ses tags), Skip rapide non-abonné (-0.5%) - Calcul temps réel à chaque action - Pas de dégradation temporelle automatique
+- **LISTENING_HISTORY** : Historique écoutes - Source : `recommendation`, `search`, `direct_link`, `profile`, `history`, `live_notification`, `audio_guide` - Completion_rate : 0.0-1.0 (≥0.8 = écoute complète) - Auto_like : true si like automatique déclenché (≥30% écoute) - Is_subscribed : snapshot au moment de l'écoute (pour calcul engagement)