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.
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# Modèle de données - Recommandation
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📖 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)
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## Diagramme
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```mermaid
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erDiagram
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USER_INTERESTS }o--|| USERS : "préférences"
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USER_INTERESTS }o--|| INTEREST_CATEGORIES : "catégorie"
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LISTENING_HISTORY }o--|| USERS : "historique"
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LISTENING_HISTORY }o--|| CONTENTS : "écoute"
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LISTENING_HISTORY }o--|| USERS : "créateur"
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INTEREST_CATEGORIES {
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uuid id PK
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string name UK
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string slug UK
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string icon
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int sort_order
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boolean is_active
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}
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USER_INTERESTS {
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uuid id PK
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uuid user_id FK
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uuid category_id FK
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decimal gauge_value
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timestamp last_updated
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int update_count
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}
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LISTENING_HISTORY {
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uuid id PK
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uuid user_id FK
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uuid content_id FK
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uuid creator_id FK
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boolean is_subscribed
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decimal completion_rate
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int last_position_seconds
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string source
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boolean auto_like
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timestamp listened_at
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}
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```
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## Légende
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**Entités recommandation** :
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- **INTEREST_CATEGORIES** : Catégories centres d'intérêt - Liste : Automobile, Voyage, Famille, Amour, Musique, Économie, Cryptomonnaie, Politique, Culture, Sport, Technologie, Santé - Extensible dynamiquement
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- **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
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- **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)
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