Cada cocina se distingue por un pequeño conjunto de ingredientes propios. No podemos identificarlos mirando solo los ingredientes más populares, porque suelen ser los básicos de cocina, como la sal o el azúcar.

Otra métrica que puede ayudarnos en esta tarea es la frecuencia de término–frecuencia inversa de documento (TFIDF), una estadística numérica que refleja la importancia de una palabra (ingrediente) en un documento (cocina) dentro de una colección o corpus (recetas).

Ya hemos precomputado el tf_idf y creado un conjunto de datos enriquecido llamado recipes_enriched. Tu objetivo es crear una app Shiny que muestre un gráfico de barras horizontal con los ingredientes más distintivos de una cocina, según su tf_idf.

An app displaying an interactive horizontal bar plot of top ingredients by chosen cuisine

Usarás una expresión reactiva para encapsular los cálculos y permitir que el código de visualización se centre solo en crear el gráfico. Esta es una buena práctica de programación y ayuda a crear apps Shiny modulares y eficientes.

Hemos cargado los paquetes shiny, dplyr, ggplot2 y plotly. Aquí tienes dos fragmentos útiles para filtrar los ingredientes principales por cocina y crear un gráfico de barras horizontal. Puedes adaptarlos según necesites.

top_ingredients <- recipes_enriched %>% 
  filter(cuisine == 'greek') %>% 
  arrange(desc(tf_idf)) %>% 
  head(5) 

ggplot(top_ingredients, aes(x = ingredient, y = tf_idf)) +
  geom_col() +
  coord_flip()

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