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O principal desafio de um Sistema de Recomendação é conseguir identificar e recomendar itens que tenham maior chance de corresponder aos interesses de seus usuários que, em geral, possuem uma natureza bastante subjetiva e heterogênea. É importante, então, que os Sistemas de Recomendação possam recomendar itens personalizados a partir da identificação do perfil de cada usuário. Entretanto, muitas vezes, o perfil do usuário não é suficiente para que o sistema consiga identificar completamente seus interesses. A utilização do sistema em um contexto diferente do habitual pode acarretar em um resultado insatisfatório para a recomendação, sendo necessária sua adaptação ao novo contexto. Este trabalho propõe uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexto em Sistemas de Recomendação, a qual utiliza, além do contexto do usuário, o próprio contexto dos itens recomendados. Para tal, técnicas de recomendação baseadas em conhecimento são adaptadas para incluir regras de domínio com caráter contextual. A abordagem proposta é utilizada na concepção de um sistema de recomendação de fotos sensível ao contexto que explora o contexto do usuário e o contexto de geração das fotos para a realização da recomendação. Através do sistema desenvolvido, a abordagem é validada a partir de experimentos com usuários, nos quais são avaliados a qualidade da recomendação e os ganhos obtidos com a utilização das informações contextuais.