Cada culinária é única por causa de um pequeno conjunto de ingredientes característicos. Não conseguimos evidenciá-los olhando apenas os ingredientes mais populares, já que esses costumam ser a base do dia a dia, como sal ou açúcar.

Outra métrica que pode ajudar nessa busca é o termo frequência–inverso da frequência em documentos (TFIDF), uma estatística numérica que reflete a importância de uma palavra (ingrediente) para um documento (culinária) em uma coleção ou corpus (receitas).

Nós já pré-calculamos o tf_idf para você e criamos um conjunto de dados enriquecido chamado recipes_enriched. Seu objetivo é criar um app Shiny que exiba um gráfico de barras horizontal com os ingredientes mais distintivos de uma culinária, medidos por tf_idf.

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

Você vai usar uma expressão reativa para encapsular os cálculos e deixar o código do gráfico focado apenas em criar a visualização. Essa é uma boa prática de programação e ajuda a criar apps Shiny modulares e eficientes.

Carregamos os pacotes shiny, dplyr, ggplot2 e plotly. Aqui vão dois trechos úteis para filtrar os principais ingredientes por culinária e criar um gráfico de barras horizontal. Você pode adaptá-los conforme necessário.

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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