テキストからフライトシーケンスを抽出する
Wolfram言語を使うと，EntityStoreに保存されている複雑なデータから興味深い情報が簡単に抽出できる． 例として，ソーシャルネットワーキングのサイトからのデータをWolfram Knowledgebaseで使用可能な空港の詳細データと揃え，それを組込みの地理可視化関数で分析することで，フライトシーケンスを見付けることにする．
まず，使用可能なすべての空港の空港コードを取得する．
空港コードと単一の空港実体のAssociationを作る．
travel.stackexchange.comのアーカイブから作られたEntityStoreをインポートして登録する．
投稿の本文からリストされた空港のシーケンス（例："LAX to STL to ORD"）を抽出する特性を構築してEntityStoreに加える．
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すべての投稿で，言及された空港のシーケンスを見付けて数える．
言及された空港シーケンスのトップ5を求める．
最頻の10の空港シーケンスを地図上に可視化する．
すべての空港シーケンスを，言及頻度で色付けして表示する．
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SortedEntityClassとExtendedEntityClassを使って冗長コードを除外して，最も長い空港シーケンスのトップ3を求める．
投稿，最長フライトシーケンス，距離を表示する．
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最長のフライトシーケンスを地図上に表示する．最長のフライトシーケンスは回遊旅行であった．
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