- добавлена модель персональных весов рекомендаций с нормализацией и ограничениями

- добавлена миграция для user_recommendation_weights и breakdown-полей recommendation_events
- рекомендации теперь используют пользовательские score/vector веса
- feedback ACCEPTED/REJECTED обновляет score-веса пользователя по последней рекомендации
- добавлен API для чтения и ручного обновления весов рекомендаций
- добавлен onboarding endpoint для начальной калибровки пользователя
- добавлены стили рекомендаций: balanced, quality first, mood first, discovery, similar to favorites
- onboarding сохраняет предпочтения, лайки/дизлайки, библиотеку, просмотренные фильмы и стартовые веса
- добавлены метрика обновления весов и расширенные smoke/unit тесты

src/main/kotlin/com/project/movienight/domain/model/RecommendationEvent.kt

@@ -9,6 +9,11 @@ data class RecommendationEvent(
     val filmId: UUID,
     val eventType: RecommendationEventType,
     val score: Double? = null,
+    val relevanceScore: Double? = null,
+    val qualityScore: Double? = null,
+    val contextScore: Double? = null,
+    val noveltyScore: Double? = null,
+    val diversityScore: Double? = null,
     val createdAt: LocalDateTime = LocalDateTime.now(),
 )