RAG-Assisted Knowledge Graph Construction for Course Recommendation System
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2025
Typ der Arbeit
Master
Studiengang
Sammlung
Typ
11 - Studentische Arbeit
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Verlagsort / Veranstaltungsort
Olten
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
The study was conducted under a Design Science Research (DSR) methodology to develop a scalable foundation for AI-driven, skill-based course recommendation. For each education program, the taught skills were automatically derived by configuring a Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline with GPT-4 and grounding it in program descriptions. The generated skills were modeled as nodes and, together with the corresponding program entities, were loaded into a graph database (Neo4j), thereby instantiating a sustainable, domain-specific Knowledge Graph (KG).
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
Yaman, I. (2025). RAG-Assisted Knowledge Graph Construction for Course Recommendation System [Hochschule für Wirtschaft FHNW]. https://irf.fhnw.ch/handle/11654/54881