Nos sistemas de tagging social usuários atribuem tags (palavras-chave) a recursos (páginas Web, fotos, publicações, etc), criando uma estrutura conhecida como folksonomia, que possibilita uma melhora na navegação, organização e recuperação de informação. Atualmente, esses sistemas são muito populares na Web, portanto, melhorar sua qualidade e automatizar o processo de atribuição de tags é uma tarefa importante. Neste trabalho é proposto um sistema que automaticamente atribui tags a páginas, baseando-se em múltiplas fontes de conhecimento como o conteúdo textual, estrutura de hiperlinks e bases de conhecimento. A partir dessas fontes, vários atributos são extraídos para construir um classificador que decide que termos devem ser sugeridos como tag. Experimentos usando um dataset com tags e páginas extraídas do Delicious, um importante sistema de tagging social, mostram que nossos métodos obtém bons resultados de precisão e cobertura, quando comparado com tags sugeridas por usuários. Além disso, uma comparação com trabalhos relacionados mostra que nosso sistema tem uma qualidade de sugestão comparável a abordagens estado da arte na área. Finalmente, uma avaliação com usuários foi feita para simular um ambiente real, o que também produziu bons resultados