로또 종합 추론 API 추가 (5가지 통계 기법 가중 투표)

- analyzer.py: generate_combined_recommendation() 함수 추가
  빈도Z(25%)·조합지문(30%)·갭(20%)·공동출현(15%)·다양성(10%) 가중 투표
- main.py: GET /api/lotto/recommend/combined 엔드포인트 추가
  결과를 태그 "종합추론"으로 recommendations 테이블에 저장
- main.py: GET /api/lotto/recommend/combined/history 엔드포인트 추가

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

backend/app/analyzer.py

@@ -425,6 +425,132 @@ def analyze_personal_patterns(
     }
 
 
+def generate_combined_recommendation(draws: List[Tuple[int, List[int]]]) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    5가지 통계 기법을 종합한 추론 번호 추천.
+
+    각 기법이 상위 6개 번호를 추천하고, 기법별 가중치(score_combination 가중치와 동일)로
+    투표를 집계한 뒤 최종 6개 번호를 선정한다.
+
+    가중치: 빈도Z(25%) · 지문(30%) · 갭(20%) · 공동출현(15%) · 다양성(10%)
+    """
+    if not draws:
+        return {"error": "데이터 없음"}
+
+    cache = build_analysis_cache(draws)
+    z = cache["z_scores"]
+    gap = cache["last_seen_gap"]
+    freq = cache["freq_all"]
+    cooccur = cache["cooccur"]
+    zone_probs = cache["zone_probs"]
+
+    # ── Method 1: 빈도 Z-score ────────────────────────────────────────────────
+    # Z-score 내림차순 상위 6 (출현 빈도가 기댓값보다 높은 번호)
+    m_frequency = sorted(range(1, 46), key=lambda n: -z.get(n, 0))[:6]
+
+    # ── Method 2: 갭 분석 ─────────────────────────────────────────────────────
+    # 가장 오래 미출현한 번호 6개 (오버듀)
+    m_gap = sorted(range(1, 46), key=lambda n: -gap.get(n, 0))[:6]
+
+    # ── Method 3: 공동출현 ────────────────────────────────────────────────────
+    # 각 번호의 총 공동출현 합산 점수 내림차순 6개
+    cooccur_total: Dict[int, float] = defaultdict(float)
+    for (a, b), cnt in cooccur.items():
+        cooccur_total[a] += cnt
+        cooccur_total[b] += cnt
+    m_cooccur = sorted(range(1, 46), key=lambda n: -cooccur_total.get(n, 0))[:6]
+
+    # ── Method 4: 조합 지문 ───────────────────────────────────────────────────
+    # 역대 당첨 조합의 구간별 최빈 분포에 맞게 각 구간에서 빈도 상위 번호 선택
+    zone_targets: List[int] = []
+    for zp in zone_probs:
+        zone_targets.append(max(zp, key=zp.get) if zp else 1)
+
+    # 합이 정확히 6이 되도록 조정
+    diff = sum(zone_targets) - 6
+    if diff > 0:
+        idxs = sorted(range(5), key=lambda i: -zone_targets[i])
+        for i in idxs:
+            if diff <= 0:
+                break
+            zone_targets[i] = max(0, zone_targets[i] - 1)
+            diff -= 1
+    elif diff < 0:
+        idxs = sorted(range(5), key=lambda i: zone_targets[i])
+        for i in idxs:
+            if diff >= 0:
+                break
+            zone_targets[i] += 1
+            diff += 1
+
+    m_fingerprint: List[int] = []
+    for (lo, hi), tgt in zip(ZONE_RANGES, zone_targets):
+        zone_nums = sorted(range(lo, hi + 1), key=lambda x: -freq.get(x, 0))
+        m_fingerprint.extend(zone_nums[:tgt])
+    m_fingerprint = sorted(m_fingerprint[:6])
+
+    # ── Method 5: 다양성 ──────────────────────────────────────────────────────
+    # 각 구간에서 갭 가장 큰 번호 1개씩 (5개) + 전체 갭 상위 1개 보충
+    m_diversity: List[int] = []
+    for lo, hi in ZONE_RANGES:
+        zone_nums = sorted(range(lo, hi + 1), key=lambda n: -gap.get(n, 0))
+        if zone_nums:
+            m_diversity.append(zone_nums[0])
+    if len(m_diversity) < 6:
+        rest = sorted(
+            [x for x in range(1, 46) if x not in m_diversity],
+            key=lambda n: -gap.get(n, 0),
+        )
+        m_diversity.extend(rest[: 6 - len(m_diversity)])
+    m_diversity = sorted(m_diversity[:6])
+
+    # ── 가중 투표 집계 ────────────────────────────────────────────────────────
+    # score_combination 가중치와 동일: 빈도25, 지문30, 갭20, 공동출현15, 다양성10
+    method_entries = [
+        (m_frequency,   25, "frequency",   "빈도 Z-score"),
+        (m_fingerprint, 30, "fingerprint", "조합 지문"),
+        (m_gap,         20, "gap",         "갭 분석"),
+        (m_cooccur,     15, "cooccur",     "공동 출현"),
+        (m_diversity,   10, "diversity",   "다양성"),
+    ]
+
+    vote_scores: Dict[int, float] = {n: 0.0 for n in range(1, 46)}
+    for method_nums, weight, _, _ in method_entries:
+        for rank, n in enumerate(method_nums):
+            # rank 0 = 1위: (6-0)×weight = 6w, rank 5 = 6위: (6-5)×weight = w
+            vote_scores[n] += (6 - rank) * weight
+
+    # 상위 6개 — 동점 시 Z-score 타이브레이크
+    final_numbers = sorted(
+        sorted(range(1, 46), key=lambda n: (-vote_scores[n], -z.get(n, 0)))[:6]
+    )
+
+    scores = score_combination(final_numbers, cache)
+
+    # 각 번호가 몇 개 방법에서 채택됐는지
+    vote_counts: Dict[str, int] = {
+        str(n): sum(1 for nums, _, _, _ in method_entries if n in nums)
+        for n in range(1, 46)
+    }
+
+    methods_result: Dict[str, Any] = {}
+    for nums, weight, key, label in method_entries:
+        methods_result[key] = {
+            "label": label,
+            "weight_pct": weight,
+            "numbers": sorted(nums),
+        }
+
+    return {
+        "methods": methods_result,
+        "final_numbers": final_numbers,
+        "scores": scores,
+        "vote_scores": {str(n): round(vote_scores[n], 1) for n in range(1, 46)},
+        "vote_counts": vote_counts,
+        "total_draws": cache["total_draws"],
+    }
+
+
 def generate_weekly_report(draws: List[Tuple[int, List[int]]], target_drw_no: int) -> Dict[str, Any]:
     """
     특정 회차 공략 리포트 생성.

backend/app/main.py

@@ -35,7 +35,7 @@ from .collector import sync_latest, sync_ensure_all
 from .generator import run_simulation, generate_smart_recommendations
 from .checker import check_results_for_draw
 from .utils import calc_metrics, calc_recent_overlap
-from .analyzer import get_statistical_report, generate_weekly_report, analyze_personal_patterns
+from .analyzer import get_statistical_report, generate_weekly_report, analyze_personal_patterns, generate_combined_recommendation
 
 app = FastAPI()
 scheduler = BackgroundScheduler(timezone=os.getenv("TZ", "Asia/Seoul"))
@@ -389,6 +389,46 @@ def api_simulation(run_id: Optional[int] = None, runs_limit: int = 5):
     }
 
 
+# ── 종합 추론 추천 ───────────────────────────────────────────────────────────
+
+@app.get("/api/lotto/recommend/combined")
+def api_recommend_combined():
+    """5가지 통계 기법 종합 추론 추천 — 결과를 이력에 저장한다."""
+    draws = get_all_draw_numbers()
+    if not draws:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail="No data")
+
+    latest = get_latest_draw()
+    result = generate_combined_recommendation(draws)
+    if "error" in result:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=result["error"])
+
+    # 추천 이력 저장 (태그: 종합추론)
+    params = {"method": "combined"}
+    saved = save_recommendation_dedup(
+        latest["drw_no"] if latest else None,
+        result["final_numbers"],
+        params,
+    )
+    if saved["saved"]:
+        update_recommendation(saved["id"], tags=["종합추론"])
+
+    return {
+        **result,
+        "id": saved["id"],
+        "saved": saved["saved"],
+        "deduped": saved["deduped"],
+        "based_on_latest_draw": latest["drw_no"] if latest else None,
+    }
+
+
+@app.get("/api/lotto/recommend/combined/history")
+def api_combined_history(limit: int = 30):
+    """종합추론 추천 이력 조회."""
+    items = list_recommendations_ex(limit=limit, tag="종합추론", sort="id_desc")
+    return {"items": items, "total": len(items)}
+
+
 # ── 기존 수동 추천 API (하위 호환 유지) ─────────────────────────────────────
 @app.get("/api/lotto/recommend")
 def api_recommend(