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Sistemas de recomendação têm desempenhado um papel importante em diferentes contextos de aplicação (e.g recomendação de produtos, filmes, músicas, livros, dentre outros). Eles automaticamente sugerem a cada usuário itens que podem ser relevantes, evitando que o usuário tenha que analisar uma quantidade gigantesca de itens para realizar sua escolha. Neste trabalho, as predições de recomendação geradas por técnicas de FC e de RBC são combinadas de forma ponderada através de medidas de esparsidade. Observou-se que a recomendação combinada melhorou as recomendações fornecida pelos algoritmos isolados.