📚 Matchbook - Sistema de Recomendação Adaptativa de Livros

🎯 Sobre o Projeto

O Matchbook é um sistema inteligente de recomendação de livros que utiliza algoritmos adaptativos para sugerir livros baseados no comportamento e preferências do usuário. O diferencial do sistema está na sua capacidade de * aprender e se adaptar* conforme o usuário aceita ou recusa recomendações.

🧠 Algoritmo de Recomendação Adaptativa

Como Funciona

O sistema implementa 4 estratégias diferentes que são aplicadas automaticamente baseadas no histórico de interações do usuário:

📊 Estratégias de Recomendação

Estratégia	Condição	Comportamento
PADRÃO	0-4 recusas	Algoritmo original baseado em preferências do perfil
DIVERSIFICADO	5-9 recusas	Mistura preferências com diversidade de gêneros
EXPLORATÓRIO	10+ recusas	Recomendações aleatórias para quebrar padrões ruins
REFINADO	3+ aceitações	Foca nas preferências aprendidas pelo comportamento

🔄 Processo de Adaptação

1. Usuário recebe recomendação → Aceita ou Recusa
2. Sistema registra interação → Analisa padrões de comportamento
3. Algoritmo se adapta → Muda estratégia baseada no histórico
4. Próximas recomendações → Usa nova estratégia adaptada

🎲 Cálculo de Score

O sistema calcula um score para cada livro baseado em:

• 40% - Compatibilidade com gênero favorito
• 30% - Compatibilidade com autor preferido
• 30% - Adequação ao nível de leitura (páginas)

🚀 Como Executar o Projeto

📋 Pré-requisitos

• Java 17 ou superior
• Maven 3.8+
• Docker e Docker Compose
• Git

🐧 Executando no Linux

# 1. Clonar o repositório
git clone <url-do-repositorio>
cd matchbook

# 2. Compilar o projeto
./mvnw clean package -DskipTests

# 3. Subir com Docker Compose
docker compose up --build

# 4. Acessar a aplicação
# API: http://localhost:8080
# MySQL: localhost:3307

🪟 Executando no Windows

# 1. Clonar o repositório
git clone <url-do-repositorio>
cd matchbook

# 2. Compilar o projeto
mvnw.cmd clean package -DskipTests

# 3. Subir com Docker Compose
docker compose up --build

# 4. Acessar a aplicação
# API: http://localhost:8080
# MySQL: localhost:3307

🐳 Executando com Docker

O projeto inclui configuração completa do Docker Compose que sobe:

• MySQL 8.0 na porta 3307
• Spring Boot App na porta 8080
• Dados iniciais carregados automaticamente

# Subir os serviços
docker compose up --build

# Parar os serviços
docker compose down

# Ver logs
docker compose logs -f

# Rebuild completo
docker compose down && docker compose up --build

📡 API Endpoints

👤 Usuários

Método	Endpoint	Descrição
GET	/api/usuario	Listar todos os usuários
GET	/api/usuario/{id}	Buscar usuário por ID
POST	/api/usuario	Criar novo usuário
PUT	/api/usuario/{id}	Atualizar usuário
DELETE	/api/usuario/{id}	Deletar usuário

📚 Livros

Método	Endpoint	Descrição
GET	/api/livro	Listar todos os livros
GET	/api/livro/{id}	Buscar livro por ID
GET	/api/livro/recomendacoes/{usuarioId}	Recomendações simples
POST	/api/livro	Criar novo livro
PUT	/api/livro/{id}	Atualizar livro
DELETE	/api/livro/{id}	Deletar livro

🤖 Sistema de Recomendação Adaptativa

Método	Endpoint	Descrição
GET	/api/recomendacao/getRecomendacao/{id}	Recomendações algoritmo original
GET	/api/recomendacao/getRecomendacaoAdaptativa/{id}	Recomendações algoritmo adaptativo
POST	/api/recomendacao/aceitar	Aceitar recomendação
POST	/api/recomendacao/recusar	Recusar recomendação
GET	/api/recomendacao/estatisticas/{id}	Estatísticas do usuário
POST	/api/recomendacao/resetarAlgoritmo/{id}	Resetar histórico do usuário

💚 Livros Curtidos

Método	Endpoint	Descrição
GET	/api/livro-aceito/{usuarioId}	Listar livros curtidos
POST	/api/livro-aceito	Curtir livro
DELETE	/api/livro-aceito	Descurtir livro

📊 Exemplos de Uso

Aceitar uma Recomendação

curl -X POST "http://localhost:8080/api/recomendacao/aceitar" \
  -d "idUsuario=1&idLivro=5"

Recusar uma Recomendação

curl -X POST "http://localhost:8080/api/recomendacao/recusar" \
  -d "idUsuario=1&idLivro=3"

Ver Estatísticas do Algoritmo

curl "http://localhost:8080/api/recomendacao/estatisticas/1"

Resposta:

{
  "totalRecusas": 7,
  "totalAceites": 2,
  "taxaAceitacao": 22.22,
  "estrategiaAtual": "DIVERSIFICADO"
}

Obter Recomendações Adaptativas

curl "http://localhost:8080/api/recomendacao/getRecomendacaoAdaptativa/1"

🗄️ Estrutura do Banco de Dados

Tabelas Principais

• usuarios - Dados dos usuários e preferências
• livros - Catálogo de livros disponíveis
• livros_aceitos - Histórico de livros curtidos
• livros_recusados - Histórico de livros recusados

Dados Iniciais

O sistema vem com 30 livros pré-cadastrados e usuários de exemplo para teste.

🔧 Configuração

Variáveis de Ambiente (Docker)

• SPRING_DATASOURCE_URL - URL do banco MySQL
• SPRING_DATASOURCE_USERNAME - Usuário do banco
• SPRING_DATASOURCE_PASSWORD - Senha do banco
• SPRING_JPA_HIBERNATE_DDL_AUTO - Configuração do Hibernate

application.properties

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3307/matchbook
spring.datasource.username=matchbook_user
spring.datasource.password=matchbook_pass
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
spring.jpa.show-sql=true

🧪 Testando o Sistema

1. Criar um usuário via POST /api/usuario
2. Obter recomendações via GET /api/recomendacao/getRecomendacaoAdaptativa/{id}
3. Aceitar/Recusar livros para treinar o algoritmo
4. Ver como o algoritmo se adapta via GET /api/recomendacao/estatisticas/{id}

🤝 Contribuição

1. Fork o projeto
2. Crie uma branch para sua feature
3. Commit suas mudanças
4. Push para a branch
5. Abra um Pull Request

📝 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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Desenvolvido com ❤️ usando Spring Boot + Docker + Algoritmos Adaptativos