Просто чтобы использовать его в качестве примера, пользователи StackOverflow уже связали теги с вопросами по множеству вопросов.
Есть ли библиотека обучения компьютера .NET, которая могла бы использовать эти исторические данные, чтобы "узнать", как связать теги с вновь созданными вопросами и предложить их пользователю?
Я создал библиотеку машинного обучения, которая могла бы помочь: http://machine.codeplex.com. Его основная предпосылка заключается в том, что вы можете использовать простые списки объектов POCO и создавать из них модели, аннотируя классы. Надеюсь, это поможет!
--- Обновление С тех пор я перенес проект: http://numl.net.
Существует библиотека .NET для популярного статистического вычислительного движка R Project. Библиотека называется R.NET.
WEKA, инструмент интеллектуального анализа данных для Java, упоминает несколько возможностей для использования библиотеки с .NET. Тем не менее, он не портирован или оболочка, а соединяет связь между .NET и Java.
Это похоже на фильтрацию спама, но с большим количеством ведер.
Широко используемый метод фильтрации спама - Байесовские фильтры. A поиск Google даст вам много вариантов, включая первый хит CodeProject.
Предметом машинного обучения является очень сложное поле, и если вы действительно хотите создать такое приложение, вам потребуются некоторые исследования, независимо от того, какую библиотеку вы используете.
В любом случае, я бы предложил использовать SVM (поддерживающие векторные машины). Я использовал его в python для этой цели, и это невероятно. Однако вам нужно найти реализацию С#. Идея состоит в том, чтобы сопоставить функции текста (например, "слова, которые заканчиваются на .Net" ), а затем использовать эти функции для создания областей в созданном пространстве для тегов (что-либо в подпространстве X будет помечено как Y).
Это очень сложный вопрос, и мое объяснение может сделать его менее ясным, поэтому я оставлю его вам, если вы хотите, читать и использовать.
Здесь вы можете начать с Википедия - поддержка векторной машины (SVM)
Изменить: Кажется, что LibSVM (библиотека, с которой я работал в python) также доступна для С# из HomePage. Удачи.