Un algoritmo de recomendación combinado con un grafo de conocimiento permite obtener información auxiliar sobre elementos mediante el uso del grafo de conocimiento para lograr mejores recomendaciones. Sin embargo, el rendimiento de recomendación de los métodos existentes depende en gran medida de la calidad del grafo de conocimiento. Los grafos de conocimiento a menudo contienen ruido y conexiones irrelevantes entre elementos y entidades en el mundo real. Esta escasez y ruido del grafo de conocimiento amplifican significativamente los efectos de ruido y dificultan la representación precisa de las preferencias del usuario.