Entre los problemas inherentes en los sistemas de recomendación se encuentran la escasez de datos y los inicios en frío; cuyas soluciones radican en la introducción de grafos de conocimiento para mejorar el rendimiento de los sistemas de recomendación. Los resultados de investigaciones anteriores, sin embargo, sufren de problemas como la compresión de datos, el daño de información y un aprendizaje insuficiente. Por lo tanto, se propuso un modelo de Red Convolucional de Grafo DeepFM (DFM-GCN) para aliviar los problemas mencionados.