A recomendação de itens a partir do feedback implícito dos usuários consiste em identificar padrões no interesse dos usuários por estes itens a partir de ações dos usuários, tais como cliques, interações ou o consumo de conteúdos específicos. Isso, de forma a prover sugestões personalizadas que se adéquem ao gosto destes usuários. Nesta dissertação, avaliamos a performance de alguns modelos de fatoração matricial otimizados para a tarefa de recomendação a partir de dados implícitos no consumo das ofertas de vídeos da Globo.com. Propusemos tratar estes dados de consumo como indicativos de intenção de um usuário em assistir um vídeo. Além disso, avaliamos como os vieses únicos dos usuários e vídeos, e sua variação temporal impactam o resultado das recomendações. Também sugerimos a utilização de um modelo de fatoração incremental otimizado para este problema, que escala linearmente com o tamanho da entrada, isto é, com os dados de visualizações e quantidade de variáveis latentes. Na tarefa de prever a intenção dos usuários em consumir um conteúdo novo, nosso melhor modelo de fatoração apresenta um RMSE de 0,0524 usando o viés de usuários e vídeos, assim como sua variação temporal.