Este artículo propone un sistema de recomendación conversacional multitipo con conocimiento del contexto (MCCRS) que integra eficazmente diversos tipos de información contextual para mejorar el rendimiento de los sistemas de recomendación conversacional. MCCRS integra información estructurada y no estructurada, incluyendo gráficos de conocimiento estructurado, transcripciones de conversaciones no estructuradas y reseñas de productos no estructuradas. Cada experto se especializa en una información contextual específica (gráficos de conocimiento estructurado, transcripciones de conversaciones y reseñas de productos), y ChairBot coordina a varios expertos para generar el resultado final. Los resultados experimentales demuestran que MCCRS supera significativamente a los modelos de referencia existentes.