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@@ -73,10 +73,10 @@ def analyze_article_sentiment(article):
 def calculate_time_weight(article_date_str):
     """
     기사 시간 기준으로 가중치 계산 
-    - 1시간당 1%씩 감소, 최대 24시간까지만 고려
-    - 1시간 내 기사: 24% 가중치
-    - 10시간 전 기사: 15% 가중치
-    - 24시간 이상 전 기사: 1% 가중치
+    - 1시간 내 기사는 24% 가중치
+    - 시간이 지날수록 1%씩 감소 (최소 1%)
+    - 예: 1시간 내 기사 = 24%, 10시간 전 기사 = 15%, 24시간 전 기사 = 1%
+    - 24시간 이상이면 1%로 고정
     """
     try:
         # 기사 날짜 문자열 파싱 (다양한 형식 처리)
@@ -110,9 +110,11 @@ def calculate_time_weight(article_date_str):
         hours_diff = (now - parsed_date).total_seconds() / 3600
         
         # 24시간 이내인 경우만 고려
-        if hours_diff <= 24:
-            weight = 0.24 - (0.01 * int(hours_diff))  # 1시간당 1%씩 감소
-            return max(0.01, weight)  # 최소 1% 보장
+        if hours_diff < 1:  # 1시간 이내
+            return 0.24  # 24% 가중치
+        elif hours_diff < 24:  # 1~23시간
+            # 1시간당 1%씩 감소 (1시간 = 24%, 2시간 = 23%, ...)
+            return max(0.01, 0.24 - ((hours_diff - 1) * 0.01))
         else:
             return 0.01  # 24시간 이상 지난 기사는 1% 가중치
     except Exception as e:
@@ -125,6 +127,11 @@ def calculate_sentiment_score(sentiment_label, time_weight):
     - positive: +3점
     - neutral: 0점
     - negative: -3점
+    
+    시간 가중치는 백분율로 적용 (기본 점수에 가중치 % 만큼 추가)
+    예: 
+    - 1시간 내 긍정 기사: 3점 + (3 * 24%) = 3 + 0.72 = 3.72점
+    - 10시간 전 부정 기사: -3점 + (-3 * 15%) = -3 - 0.45 = -3.45점
     """
     base_score = {
         'positive': 3,