feat: Spiele-Empfehlungs-Engine mit Scoring-Algorithmus

2026-06-21 22:13:29 +00:00
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+"""Empfehlungs-Service für Brettspiele."""
+
+from game_database import SPIEL
+
+FACTOR_KOMPLEXITAET: float = 33.34
+FACTOR_DAUER: float = 33.33
+FACTOR_INTERAKTION: float = 33.33
+
+
+def score_berechnen(
+    spiel: SPIEL, praeferenzen: dict[str, float]
+) -> float:
+    """Berechnet den Match-Score für ein Spiel.
+
+    Bewertet das Spiel nach drei Dimensionen:
+    - Komplexität: je näher an Wunsch, desto besser
+    - Dauer: je kuerzer unter Wunsch, desto besser
+    - Interaktion (via max_spieler): je naeher an Wunsch, desto besser
+
+    Args:
+        spiel: Das zu bewertende Spiel-Dict.
+        praeferenzen: Nutzerpraefereenzen mit Schlüsseln
+            'komplexitaet', 'dauer', 'interaktion'.
+
+    Returns:
+        Score von 0 bis 100, 100 = perfekte Uebereinstimmung.
+    """
+    punkte: float = 0.0
+    max_punkte: float = 0.0
+
+    if "komplexitaet" in praeferenzen:
+        wunsch = praeferenzen["komplexitaet"]
+        max_punkte += FACTOR_KOMPLEXITAET
+        diff = abs(spiel["komplexitaet"] - wunsch)
+        punkte += FACTOR_KOMPLEXITAET * max(0.0, 1.0 - diff * 0.5)
+
+    if "dauer" in praeferenzen:
+        wunsch = praeferenzen["dauer"]
+        max_punkte += FACTOR_DAUER
+        actual = spiel["dauer_min"]
+        if actual <= wunsch:
+            punkte += FACTOR_DAUER * (1.0 - (wunsch - actual) / max(wunsch, 1.0))
+        else:
+            punkte += FACTOR_DAUER * 0.15
+
+    if "interaktion" in praeferenzen:
+        wunsch = praeferenzen["interaktion"]
+        max_punkte += FACTOR_INTERAKTION
+        diff = abs(spiel["max_spieler"] - wunsch)
+        punkte += FACTOR_INTERAKTION * max(0.0, 1.0 - diff / 6.0)
+
+    if max_punkte == 0.0:
+        return 0.0
+
+    return round(punkte / max_punkte * 100.0, 2)
+
+
+def empfehlungen_erstellen(
+    spiele: list[SPIEL],
+    praeferenzen: dict[str, float],
+    limit: int = 5,
+) -> list[tuple[str, float]]:
+    """Erstellt Empfehlungen basierend auf Spielerpraefereenzen.
+
+    Berechnet fuer jedes Spiel einen Score und gibt die Top-N
+    Spiele zurueck, sortiert nach Score absteigend.
+
+    Args:
+        spiele: Liste aller verfügbaren Spiele.
+        praeferenzen: Nutzerpraefereenzen fuer das Scoring.
+        limit: Maximale Anzahl zurückgegebener Empfehlungen.
+
+    Returns:
+        Liste von (Name, Score)-Tuples, sortiert nach Score absteigend.
+    """
+    scored: list[tuple[str, float]] = []
+
+    for spiel in spiele:
+        name: str = spiel.get("name", "Unbekannt")
+        punktzahl: float = score_berechnen(spiel, praeferenzen)
+        scored.append((name, punktzahl))
+
+    scored.sort(key=lambda entry: entry[1], reverse=True)
+    return scored[:limit]