Com a vasta e crescente gama de livros disponíveis, escolher a próxima leitura se tornou um trabalho complexo em meio a tantas opções. No contexto do Brasil, onde boa parte dos leitores tem que escolher bem qual livro comprar, devido ao baixo poder de compra da nossa população, uma recomendação assertiva se tornou mais valorosa. Neste artigo é apresentado um algoritmo de recomendação de livros baseado em um modelo híbrido, que consiste em utilizar tanto técnicas relacionadas a regras de associação, quanto técnicas que se baseiam no conteúdo dos livros, visando apresentar livros desconhecidos e que acompanhem o interesse recente leitor. O modelo conseguiu atingir uma precisão equiparável a outros modelos nas métricas RMSE e MAE e entrega recomendações bastante relacionadas com as últimas leituras de cada leitor.
