每种菜系之所以独特，往往源于少数几种具有代表性的食材。若只看最常见的食材，我们会被像盐或糖这样的"基础配料"所主导，难以看出差异。

一个有助于识别这些代表性食材的指标是词频-逆文档频率（TFIDF）。它是一种数值统计量，用于衡量某个词（食材）在某份文档（菜系）相对于整个文档集合（配方）的重要性。

我们已为您预先计算了 tf_idf，并创建了名为 recipes_enriched 的增强数据集。您的目标是创建一个 Shiny 应用，根据 tf_idf 显示某个菜系中最具代表性的食材的横向条形图。

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

您将使用一个响应式表达式来封装计算逻辑，使绘图代码只专注于生成图形。这是良好的编程实践，有助于构建模块化且高性能的 Shiny 应用。

我们已加载 shiny、dplyr、ggplot2 和 plotly 包。下面提供两段便捷代码片段，用于按菜系筛选代表性食材并创建横向条形图。您可以按需修改。

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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