Dans cet article, nous proposons un nouveau cadre de bout en bout appelé KBRD, qui signifie Knowledge-Based Recommender Dialog System (système de dialogue recommandateur basé sur la connaissance). Ce cadre intègre le système de recommandation et le système de génération de dialogues. Le système de dialogue peut améliorer les performances du système de recommandation en introduisant des informations fondées sur la connaissance concernant les préférences des utilisateurs, tandis que le système de recommandation peut optimiser celles du système de génération de dialogues en fournissant un biais lexical conscient des recommandations. Les résultats expérimentaux montrent que notre modèle proposé présente des avantages significatifs par rapport aux modèles de base, tant dans l'évaluation de la génération de dialogues que dans celle des recommandations. Une série d'analyses démontre que les deux systèmes s'apportent mutuellement des bénéfices, et que la connaissance introduite contribue à leurs performances respectives.