Fiecare bucătărie a lumii se distinge printr-un set restrâns de ingrediente specifice. Nu le putem identifica uitându-ne la cele mai populare ingrediente, deoarece acestea sunt ingrediente de bază în gătit, cum ar fi sarea sau zahărul.

O altă metrică utilă în această căutare este frecvența termenului–frecvența inversă a documentului (TFIDF), o statistică numerică menită să reflecte cât de important este un cuvânt (ingredient) pentru un document (bucătărie) dintr-o colecție sau corpus (rețete).

Am precalculat deja tf_idf pentru tine și am creat un set de date îmbogățit numit recipes_enriched. Scopul tău este să creezi o aplicație Shiny care afișează un grafic cu bare orizontale pentru cei mai distinctivi ingredienți dintr-o bucătărie, măsurați prin tf_idf.

O aplicație care afișează un grafic interactiv cu bare orizontale pentru principalii ingredienți în funcție de bucătăria selectată

Vei folosi o expresie reactivă pentru a încapsula calculele și a permite codului de vizualizare să se concentreze exclusiv pe crearea graficului. Aceasta este o bună practică de programare și contribuie la crearea unor aplicații Shiny modulare și performante.

Am încărcat pachetele shiny, dplyr, ggplot2 și plotly. Iată două fragmente de cod utile pentru a filtra cele mai relevante rețete după bucătărie și a crea un grafic cu bare orizontale. Le poți adapta după cum este necesar.

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()

Explorând sondajul privind sănătatea mintală în domeniul tech din 2014

Create Your Free Account