# S-BERT 임베딩 → UMAP 차원축소 → HDBSCAN 밀도 군집화로 키워드를 의미 클러스터로 묶는 모듈
import warnings
from functools import lru_cache

import hdbscan
import pandas as pd
import umap
from sentence_transformers import SentenceTransformer

warnings.filterwarnings("ignore")  # UMAP/HDBSCAN의 비치명 경고 억제

# 다국어 경량 모델(한국어 포함, ~120MB). 품질 우선 시 jhgan/ko-sroberta-multitask로 교체 가능
MODEL_NAME = "paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
MIN_KEYWORDS = 20                  # 이보다 적으면 군집이 무의미
RELEVANCE_THRESHOLD = 0.35          # 키워드별 시드 유사도 하한 (계산기·키보드 등 무관어 제거)
CLUSTER_RELEVANCE_THRESHOLD = 0.45  # 클러스터 평균 시드 관련성 하한 (백팩·샌들 등 패션 잡화 군집 제거)


@lru_cache(maxsize=1)
def _model() -> SentenceTransformer:
    # 모델은 한 번만 로드해 재사용 (콜드 스타트 비용 절감)
    return SentenceTransformer(MODEL_NAME)


def filter_by_relevance(df: pd.DataFrame, seed: str, threshold: float = RELEVANCE_THRESHOLD):
    # 시드와 유사도가 낮은 무관 키워드 제거. (필터된 df, 정규화 임베딩) 반환
    model = _model()
    seed_emb = model.encode([seed], normalize_embeddings=True)[0]
    kw_emb = model.encode(df["keyword"].tolist(), normalize_embeddings=True)
    sims = kw_emb @ seed_emb  # 정규화돼 있어 내적 = 코사인 유사도

    df = df.copy()
    df["relevance"] = sims
    mask = sims >= threshold
    return df[mask].reset_index(drop=True), kw_emb[mask]


def cluster_keywords(df: pd.DataFrame, embeddings=None, min_cluster_size: int = 10) -> list[dict]:
    # 키워드 df를 의미 군집으로 묶어 검색량순 클러스터 요약 반환 (노이즈 -1 제외)
    # embeddings: filter_by_relevance가 만든 임베딩을 넘기면 재계산을 생략한다
    if len(df) < MIN_KEYWORDS:
        return []

    df = df.copy()
    df["total_volume"] = df["search_volume_pc"].fillna(0) + df["search_volume_mobile"].fillna(0)

    # 1) 정규화 임베딩 (없으면 새로 계산)
    emb = embeddings if embeddings is not None else _model().encode(
        df["keyword"].tolist(), normalize_embeddings=True, show_progress_bar=False
    )
    # 2) UMAP으로 5차원 축소 (고차원 메가 클러스터 방지, 코사인 기반)
    n_neighbors = min(10, len(df) - 1)
    reduced = umap.UMAP(
        n_neighbors=n_neighbors, n_components=5, min_dist=0.0,
        metric="cosine", random_state=42,
    ).fit_transform(emb)
    # 3) HDBSCAN leaf 방식으로 세분화된 동질 군집 추출
    df["cluster_id"] = hdbscan.HDBSCAN(
        min_cluster_size=min_cluster_size, cluster_selection_method="leaf"
    ).fit_predict(reduced)

    clusters = []
    for cid, g in df[df["cluster_id"] != -1].groupby("cluster_id"):
        # 클러스터 전체가 시드와 느슨한 패션 잡화면 군집째 제외
        if "relevance" in g.columns and g["relevance"].mean() < CLUSTER_RELEVANCE_THRESHOLD:
            continue
        g = g.sort_values("total_volume", ascending=False)
        clusters.append({
            "cluster_id": int(cid),
            "cluster_label": g.iloc[0]["keyword"],          # 대표 키워드(최고 검색량)
            "keyword_count": int(len(g)),
            "total_search_volume": int(g["total_volume"].sum()),
            "top_keywords": g["keyword"].head(4).tolist(),  # 주요 포함 키워드
        })

    clusters.sort(key=lambda c: c["total_search_volume"], reverse=True)
    return clusters