本論文では、Knowledge-Based Recommender Dialog System（KBRD）と呼ばれる新しいエンドツーエンドのフレームワークを提案します。このフレームワークは、レコメンデーションシステムと対話生成システムを統合しています。対話システムは、ユーザーの好みに関する知識に基づいた情報を導入することで、レコメンデーションシステムの性能を向上させることができます。また、レコメンデーションシステムは、推薦に意識的な語彙バイアスを提供することで、対話生成システムの性能を改善することができます。実験結果は、提案したモデルがベースラインに対して対話生成と推薦の評価において显著な優位性を持つことを示しています。一連の分析では、両システムが互いに相乗効果をもたらし、導入された知識が両者の性能向上に貢献していることが明らかになりました。