Fix : 수정
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lsh9672
+76
-72
@@ -16,6 +16,10 @@ import java.util.List;
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import java.util.Map;
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import java.util.stream.Collectors;
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/**
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||||
* 매장 추천 인터랙터 클래스
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* 사용자 취향 기반 매장 추천 기능을 구현
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@@ -25,108 +29,108 @@ import java.util.stream.Collectors;
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@Slf4j
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||||
@Transactional
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||||
public class StoreRecommendInteractor implements StoreRecommendUseCase {
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||||
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||||
private final RecommendRepository recommendRepository;
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||||
private final AiRecommendRepository aiRecommendRepository;
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||||
private final LocationRepository locationRepository;
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private final UserPreferenceRepository userPreferenceRepository;
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||||
@Override
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||||
public List<RecommendStoreResponse> recommendStores(Long memberId, RecommendStoreRequest request) {
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// 사용자 취향 프로필 조회
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TasteProfile tasteProfile = userPreferenceRepository.getMemberPreferences(memberId)
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||||
.orElseThrow(() -> new BusinessException("사용자 취향 정보를 찾을 수 없습니다. 취향 등록을 먼저 해주세요."));
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||||
|
||||
.orElseThrow(() -> new BusinessException("사용자 취향 정보를 찾을 수 없습니다. 취향 등록을 먼저 해주세요."));
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||||
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||||
// AI 기반 추천
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||||
Map<String, Object> preferences = Map.of(
|
||||
"categories", tasteProfile.getPreferredCategories(),
|
||||
"tags", tasteProfile.getPreferredTags(),
|
||||
"pricePreference", tasteProfile.getPricePreference(),
|
||||
"distancePreference", tasteProfile.getDistancePreference(),
|
||||
"latitude", request.getLatitude(),
|
||||
"longitude", request.getLongitude()
|
||||
"categories", tasteProfile.getPreferredCategories(),
|
||||
"tags", tasteProfile.getPreferredTags(),
|
||||
"pricePreference", tasteProfile.getPricePreference(),
|
||||
"distancePreference", tasteProfile.getDistancePreference(),
|
||||
"latitude", request.getLatitude(),
|
||||
"longitude", request.getLongitude()
|
||||
);
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||||
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||||
List<RecommendStore> aiRecommendStores = aiRecommendRepository.recommendStoresByAI(memberId, preferences);
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||||
// 위치 기반 추천 결합
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||||
List<RecommendStore> locationStores = locationRepository.findStoresWithinRadius(
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||||
request.getLatitude(), request.getLongitude(), request.getRadius());
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||||
|
||||
request.getLatitude(), request.getLongitude(), request.getRadius());
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||||
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||||
// 추천 결과 통합 및 점수 계산
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||||
List<RecommendStore> combinedStores = combineRecommendations(aiRecommendStores, locationStores, tasteProfile);
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||||
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||||
// 추천 히스토리 저장
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||||
RecommendHistory history = RecommendHistory.builder()
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||||
.memberId(memberId)
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||||
.recommendedStoreIds(combinedStores.stream().map(RecommendStore::getStoreId).collect(Collectors.toList()))
|
||||
.recommendType(RecommendType.TASTE_BASED)
|
||||
.criteria("취향 + AI + 위치 기반 통합 추천")
|
||||
.createdAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.build();
|
||||
|
||||
.memberId(memberId)
|
||||
.recommendedStoreIds(combinedStores.stream().map(RecommendStore::getStoreId).collect(Collectors.toList()))
|
||||
.recommendType(RecommendType.TASTE_BASED)
|
||||
.criteria("취향 + AI + 위치 기반 통합 추천")
|
||||
.createdAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.build();
|
||||
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||||
recommendRepository.saveRecommendHistory(history);
|
||||
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||||
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||||
log.info("매장 추천 완료: memberId={}, 추천 매장 수={}", memberId, combinedStores.size());
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||||
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||||
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||||
return combinedStores.stream()
|
||||
.map(this::toRecommendStoreResponse)
|
||||
.collect(Collectors.toList());
|
||||
.map(this::toRecommendStoreResponse)
|
||||
.collect(Collectors.toList());
|
||||
}
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||||
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
@Transactional(readOnly = true)
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||||
public List<RecommendStoreResponse> recommendStoresByLocation(Double latitude, Double longitude, Integer radius) {
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||||
List<RecommendStore> stores = locationRepository.findStoresWithinRadius(latitude, longitude, radius);
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||||
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||||
|
||||
return stores.stream()
|
||||
.map(store -> store.updateRecommendReason("위치 기반 추천"))
|
||||
.map(this::toRecommendStoreResponse)
|
||||
.collect(Collectors.toList());
|
||||
.map(store -> store.updateRecommendReason("위치 기반 추천"))
|
||||
.map(this::toRecommendStoreResponse)
|
||||
.collect(Collectors.toList());
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
@Override
|
||||
@Transactional(readOnly = true)
|
||||
public List<RecommendStoreResponse> recommendPopularStores(String category, Integer limit) {
|
||||
// Mock 구현 - 실제로는 인기도 기반 쿼리 필요
|
||||
List<RecommendStore> popularStores = List.of(
|
||||
RecommendStore.builder()
|
||||
.storeId(1L)
|
||||
.storeName("인기 매장 1")
|
||||
.address("서울시 강남구")
|
||||
.category(category)
|
||||
.rating(4.5)
|
||||
.reviewCount(100)
|
||||
.recommendScore(95.0)
|
||||
.recommendType(RecommendType.POPULARITY_BASED)
|
||||
.recommendReason("높은 평점과 많은 리뷰")
|
||||
.build()
|
||||
RecommendStore.builder()
|
||||
.storeId(1L)
|
||||
.storeName("인기 매장 1")
|
||||
.address("서울시 강남구")
|
||||
.category(category)
|
||||
.rating(4.5)
|
||||
.reviewCount(100)
|
||||
.recommendScore(95.0)
|
||||
.recommendType(RecommendType.POPULARITY_BASED)
|
||||
.recommendReason("높은 평점과 많은 리뷰")
|
||||
.build()
|
||||
);
|
||||
|
||||
|
||||
return popularStores.stream()
|
||||
.limit(limit != null ? limit : 10)
|
||||
.map(this::toRecommendStoreResponse)
|
||||
.collect(Collectors.toList());
|
||||
.limit(limit != null ? limit : 10)
|
||||
.map(this::toRecommendStoreResponse)
|
||||
.collect(Collectors.toList());
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 추천 결과 통합 및 점수 계산
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||||
*/
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||||
private List<RecommendStore> combineRecommendations(List<RecommendStore> aiStores,
|
||||
List<RecommendStore> locationStores,
|
||||
TasteProfile profile) {
|
||||
private List<RecommendStore> combineRecommendations(List<RecommendStore> aiStores,
|
||||
List<RecommendStore> locationStores,
|
||||
TasteProfile profile) {
|
||||
// AI 추천과 위치 기반 추천을 통합하여 최종 점수 계산
|
||||
// 실제로는 더 복잡한 로직이 필요
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||||
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||||
|
||||
return aiStores.stream()
|
||||
.map(store -> store.updateRecommendScore(
|
||||
calculateFinalScore(store, profile)
|
||||
))
|
||||
.sorted((s1, s2) -> Double.compare(s2.getRecommendScore(), s1.getRecommendScore()))
|
||||
.limit(20)
|
||||
.collect(Collectors.toList());
|
||||
.map(store -> store.updateRecommendScore(
|
||||
calculateFinalScore(store, profile)
|
||||
))
|
||||
.sorted((s1, s2) -> Double.compare(s2.getRecommendScore(), s1.getRecommendScore()))
|
||||
.limit(20)
|
||||
.collect(Collectors.toList());
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 최종 추천 점수 계산
|
||||
*/
|
||||
@@ -135,25 +139,25 @@ public class StoreRecommendInteractor implements StoreRecommendUseCase {
|
||||
double ratingScore = store.getRating() != null ? store.getRating() * 10 : 0.0;
|
||||
double reviewScore = store.getReviewCount() != null ? Math.min(store.getReviewCount() * 0.1, 10) : 0.0;
|
||||
double distanceScore = store.getDistance() != null ? Math.max(0, 10 - store.getDistance() / 1000) : 0.0;
|
||||
|
||||
|
||||
return (baseScore * 0.4) + (ratingScore * 0.3) + (reviewScore * 0.2) + (distanceScore * 0.1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 도메인을 응답 DTO로 변환
|
||||
*/
|
||||
private RecommendStoreResponse toRecommendStoreResponse(RecommendStore store) {
|
||||
return RecommendStoreResponse.builder()
|
||||
.storeId(store.getStoreId())
|
||||
.storeName(store.getStoreName())
|
||||
.address(store.getAddress())
|
||||
.category(store.getCategory())
|
||||
.tags(store.getTags())
|
||||
.rating(store.getRating())
|
||||
.reviewCount(store.getReviewCount())
|
||||
.distance(store.getDistance())
|
||||
.recommendScore(store.getRecommendScore())
|
||||
.recommendReason(store.getRecommendReason())
|
||||
.build();
|
||||
.storeId(store.getStoreId())
|
||||
.storeName(store.getStoreName())
|
||||
.address(store.getAddress())
|
||||
.category(store.getCategory())
|
||||
.tags(store.getTags())
|
||||
.rating(store.getRating())
|
||||
.reviewCount(store.getReviewCount())
|
||||
.distance(store.getDistance())
|
||||
.recommendScore(store.getRecommendScore())
|
||||
.recommendReason(store.getRecommendReason())
|
||||
.build();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
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