Recomendações personalizadas de séries e filmes são um aspecto importante dos serviços online de streaming. Esse projeto teve como principal objetivo a implementação e avaliação de algoritmos utilizados por sistemas de recomendação de filmes. Foram analisados quatro métodos de sistemas de recomendação, dois de filtragem colaborativa e dois de filtragem baseada em conteúdo. Além da análise do resultado desses métodos, foi elaborado um novo método híbrido que utilizou de dois métodos analisados anteriormente, um de filtragem colaborativa baseada na fatoração de matrizes pela decomposição em valores singulares (SVD) e a filtragem baseada em conteúdo utilizando um cálculo de similaridade entre filmes por suas informações textuais. O novo método foi implementado e analisado, apresentando resultados superiores a todas as abordagens anteriores. Os dados de avaliação se basearam em notas de filmes dadas por usuários da plataforma MovieLens.