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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 - Publicités
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📖 Voir [Règles métier - Section 16 : Publicités](../rules/publicites.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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AD_CAMPAIGNS }o--|| USERS : "créée par"
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AD_CAMPAIGNS ||--o{ AD_METRICS : "métriques"
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AD_CAMPAIGNS ||--o{ AD_IMPRESSIONS : "diffusions"
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AD_IMPRESSIONS }o--|| USERS : "vue par"
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AD_IMPRESSIONS }o--|| AD_CAMPAIGNS : "campagne"
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AD_CAMPAIGNS {
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uuid id PK
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uuid advertiser_id FK
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string title
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string audio_url
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int duration_seconds
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string status
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string targeting_geo_type
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jsonb targeting_geo_data
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jsonb targeting_hours
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string[] targeting_interests
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string targeting_age_rating
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decimal budget_total_euros
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decimal budget_remaining_euros
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decimal cost_per_listen_euros
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timestamp start_date
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timestamp end_date
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timestamp validated_at
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timestamp created_at
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}
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AD_METRICS {
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uuid id PK
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uuid campaign_id FK
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date metric_date
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int impressions_count
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int complete_listens_count
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int skips_count
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decimal avg_listen_duration_seconds
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int likes_count
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decimal total_cost_euros
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timestamp computed_at
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}
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AD_IMPRESSIONS {
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uuid id PK
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uuid campaign_id FK
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uuid user_id FK
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decimal completion_rate
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boolean was_skipped
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int listen_duration_seconds
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timestamp displayed_at
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}
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```
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## Légende
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**Entités publicités** :
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- **AD_CAMPAIGNS** : Campagnes publicitaires - Status : `draft`, `pending_validation`, `validated`, `active`, `paused`, `completed`, `cancelled` - Targeting_geo_type : `point` (GPS + rayon), `city`, `department`, `region`, `national` - Targeting_hours : Array heures locales [7, 8, 9, 17, 18, 19] (heure locale utilisateur) - Budget : Prépaiement obligatoire, déduction 0.05€/écoute complète ou 0.02€/skip après délai min - Validation manuelle obligatoire 24-48h
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- **AD_METRICS** : Métriques agrégées par jour - Calcul quotidien (batch nocturne) - Dashboard temps réel publicitaire - Export CSV/Excel disponible
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- **AD_IMPRESSIONS** : Impressions individuelles - Completion_rate ≥0.8 = écoute complète (facturée 0.05€) - Skip après délai min 5s = partiel (facturé 0.02€) - Skip <5s = non facturé (0€) - Rotation max 3 fois/jour par utilisateur - Limite 6 pubs/h par utilisateur
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