El filtrado colaborativo es una de las técnicas más utilizadas en los sistemas de recomendación. El objetivo del presente artículo es proponer un nuevo método que utiliza tópicos latentes para modelar los ítems a recomendar. De esta forma se incorpora la capacidad para establecer una semejanza entre estos elementos mejorando el rendimiento de la recomendación realizada. La performance del método propuesto ha sido medida en dos contextos muy diferentes arrojando resultados satisfactorios. Finalmente se incluyen las conclusiones y algunas líneas de trabajo futuras.