La adopción de sistemas de recomendación en el ámbito de negocio a negocio (B2B) puede hacer que la gestión de las empresas sea más eficiente. Aunque la importancia de la recomendación está aumentando con la expansión del comercio electrónico B2B, no se han realizado suficientes estudios sobre recomendaciones en B2B. Debido a varias diferencias entre B2B y negocio a consumidor (B2C), el sistema de recomendación B2B debe ser definido de manera diferente. Este documento presenta una nueva perspectiva sobre el sistema de recomendación B2B explicativo utilizando la red de atención del grafo de conocimiento para recomendación (KGAT). A diferencia de los sistemas de recomendación tradicionales que sugieren productos a los consumidores, este estudio se centra en recomendar posibles compradores a los vendedores. Además, la utilización de los mecanismos de atención KGAT permite proporcionar explicaciones para las recomendaciones de cada empresa. La Asociación del Sistema Electrónico de Tributación de Corea proporciona el Conjunto de Datos de Transacciones de Mercado en Corea del Sur, y esta investigación muestra cómo se utiliza el conjunto de datos en el grafo de conocimiento (KG). Las tareas principales se pueden resumir en tres puntos: (i) sugerir la aplicación de un sistema de recomendación explicativo en B2B para recomendar posibles clientes, (ii) extraer las características que mejoran el rendimiento de un grafo de conocimiento, y (iii) mejorar la extracción de palabras clave para los artículos de comercio con el fin de mejorar el rendimiento de la recomendación. Podemos anticipar proporcionar una buena visión sobre el desarrollo de la industria a través de la utilización de la recomendación B2B de predicción de posibles clientes.