feat: 코스 구성 시 중복 빈도 선제적 파악 #36
Conversation
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Caution Review failedThe pull request is closed. Walkthrough
Changes
Sequence Diagram(s)sequenceDiagram
participant User
participant CourseService
participant CourseRepository
User->>CourseService: recommendCourses()
CourseService->>CourseRepository: fetchCandidates()
CourseService->>CourseService: getFilteredCandidates (거리 15km 제한)
loop 각 후보지
CourseService->>CourseService: findNextAreaDirectional (시간 30분~3시간, 방향성 X)
end
CourseService->>CourseService: isDuplicateCourse (80% 이상 중복 확인)
CourseService-->>User: 추천 코스 반환 (중복/거리/시간 필터 적용)
Estimated code review effort🎯 3 (Moderate) | ⏱️ ~20 minutes Assessment against linked issues
Poem
Note ⚡️ Unit Test Generation is now available in beta!Learn more here, or try it out under "Finishing Touches" below. 📜 Recent review detailsConfiguration used: CodeRabbit UI 📒 Files selected for processing (1)
✨ Finishing Touches
🧪 Generate unit tests
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Other keywords and placeholders
CodeRabbit Configuration File (
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![coderabbitai[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/347564?s=60&v=4){kind=small}
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🧹 Nitpick comments (1)
src/main/java/com/opendata/domain/course/service/CourseService.java (1)
62-84: 중복 판단 로직이 잘 구현되었으나, 코스 크기 차이가 클 때의 처리를 고려해보세요.현재 구현은 대부분의 경우 잘 작동하지만, 코스 크기가 크게 다를 때 (예: 3개 vs 10개 구성) Math.min을 사용하면 의도와 다른 결과가 나올 수 있습니다.
예를 들어:
- 코스 A: 3개 구성 요소
- 코스 B: 10개 구성 요소, 그 중 3개가 A와 동일
현재 로직: 3/3 = 100% 중복으로 판단
대안: Jaccard 유사도 사용 (교집합/합집합)- double overlapRatio = (double) intersection / Math.min(newCourseIds.size(), existingIds.size()); + // Jaccard 유사도 사용: 교집합 크기 / 합집합 크기 + Set<Long> union = new HashSet<>(newCourseIds); + union.addAll(existingIds); + double overlapRatio = (double) intersection / union.size();
📜 Review details
Configuration used: CodeRabbit UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (1)
src/main/java/com/opendata/domain/course/service/CourseService.java(5 hunks)
🔇 Additional comments (3)
src/main/java/com/opendata/domain/course/service/CourseService.java (3)
48-50: 중복 코스 필터링 로직이 적절히 구현되었습니다.최소 3개 이상의 구성 요소를 가진 코스만 추가하고, 중복 여부를 검사하는 로직이 PR 목표에 부합합니다.
96-96: 초기 후보 거리 제한 강화가 적절합니다.30km에서 15km로 거리 제한을 강화한 것은 더 밀집된 코스를 생성하고 중복 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.
142-144: 시간 필터링 로직 개선이 우수합니다.30분에서 3시간 사이의 유연한 시간 범위는 다양한 속도의 관광 활동을 지원하며, 코스 구성의 유연성을 높입니다.
Also applies to: 158-159
| from.tourSpot().getAddress().getLatitude(), from.tourSpot().getAddress().getLongitude(), | ||
| a.tourSpot().getAddress().getLatitude(), a.tourSpot().getAddress().getLongitude() | ||
| ); | ||
| if (distance > 30.0) { |
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로그 메시지의 거리 기준이 실제 필터와 일치하지 않습니다.
로그에서는 30km를 기준으로 출력하지만 실제 필터링은 15km로 적용됩니다.
- if (distance > 30.0) {
+ if (distance > 15.0) {Also applies to: 163-163
🤖 Prompt for AI Agents
In src/main/java/com/opendata/domain/course/service/CourseService.java at lines
150 and 163, the log messages mention a distance threshold of 30km, but the
actual filtering uses 15km. Update the log messages to reflect the correct 15km
distance threshold to ensure consistency between logs and filtering logic.
📌 PR 개요
✅ 변경사항
🔍 체크리스트
📎 관련 이슈
Closes #35
💬 기타 참고사항
Summary by CodeRabbit
신규 기능
버그 수정
개선 사항
정리