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Six Degrees of Kevin Bacon

Six Degrees — Analyse & Prototype

Ce document rassembleprésente l'l’analyse, le design, le modèle de données et un prototype minimal (backend + frontend) pour un jeu en ligne entre potes inspiré du principe des Six Degrees of Kevin Bacon.

📊 Source de données

  • TMDB (The Movie Database) :
    • API gratuite avec clé,
      • excellente
    • Excellente couverture,couverture
      • simple
    • Simple à utiliser.utiliser
      • ➡️
    • Extraction On extrait d’un sous-ensemble (personnes + films/séries) et on stockestocké en local pour éviter les limites de requêtes.

      tes

💾 Stockage

  • Neo4j Community Edition :
      base
    • Base graphe native, parfaiteparfaitement pouradaptée
      • ce type de problème. ➡️
    • Pas besoin de surcouche relationnelle,relationnelle
      • et l’
    • API Cypher est idéale pour trouver des chemins.

      chemins

⚙️ Backend

    

  • Node.js (Express)
:
      
rapide à mettre
    • Mise en place,place bonnerapide
      • 
inté
    • Intégration avec Neo4j via neo4j-driver.driver
      • 
➡️ 
    • Endpoints REST simples pour recherche et calcul de chemin.chemin
      •

🎨 Frontend

    

  • React + Vite
:
      
léger,
    • Léger moderne,et parfaitmoderne
      • 
pour un prototype. ➡️ 
    • WebSocket pour mode temps réel (co-op, challenge).
      •

📐 Modèle de données (fixé)

Noeuds

    

  • Person Person {id, name, type, popularity}
    • 

  • Title {id, name, year, type}
    •

Arêtes

    

  • ACTED_IN (Person → Title)
    • 

  • CREWED (Person → Title)
    •

⚙️🔎 Algorithmes

    

  • Bidirectional BFS pour trouver le chemin le plus court (rapide et efficace).
    • 

  • Cache mémoire (simple Map en Node.js) pour stocker les résultats récents.cents
    • 

  • Profondeur max = 12 (équivalent à 6 degrés).
    •

🎮 Modes de jeu (retenus)

    

  • Classic : trouver le chemin le plus court entre deux célébrités.s
    • 

  • Challenge Temps : limite de 2 minutes pour trouver un chemin.chemin
    • 

  • Co-op : 2 à 4 joueurs construisent le chemin ensemble via WebSocket.WebSocket
    •

🏆 Scoring (fixé)

    

  • Base points = (6 - degrees) × 100
    • 

  • Bonus temps : +50 points si trouvé en moins de 1 minute.minute
    • 

  • Bonus rareté : +50 points si le chemin inclut un titre peu populaire (< seuil TMDB popularity).
    •

🌐 API (fixée)

    

  • GET /api/people?q=search → recherche personnes
    • 

  • GET /api/title?q=search → recherche films/séries
    • 

  • POST /api/path → calcule chemin { fromPersonId, toPersonId }
➡️
      

    • Retourne : chemin (liste de nodes/edges), longueur, score calculé.
      •

🏗️ Architecture finale

    

  • Data ingestion : script Node.js qui appelle TMDB et insère dans Neo4j.Neo4j
    • 

  • Backend : Express + Neo4j-driver + cache mémoire.moire
    • 

  • Frontend : React + Vite + WebSocket.WebSocket
    • 

  • Auth : simple login par pseudo (pas besoin d’OAuth pour usage privé).
    • 

  • Analytics : log en mémoire des chemins joués (top 10 affichés en frontend).
    •

🚀 Prototype minimal (MVP)

    

  • Script d’ingestion TMDB → Neo4j.Neo4j
    • 

  • Backend Express avec 3 endpoints.endpoints
    • 

  • Frontend React avec :

      

    • Formulaire pour choisir deux personnes
      • 

    • Affichage du chemin (liste ou graphe visuel avec vis.js ou d3.js)js)
      • 

    • Timer pour mode Challenge Temps
      • 

    • WebSocket pour mode Co-op
      •
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