サービスの利用者に対して、当該サービスにおけるアイテムの推薦機能に加えて、アイテムの個人化されたメタデータを提示する情報推薦装置であって、ユーザID、アイテムID、アイテムのメタデータ、ユーザのアイテムへの評価値についての情報を格納したアイテム履歴データベースと、前記アイテム履歴データベースの情報を隣接行列として表す、推薦システム用の隣接行列構築処理部と、前記隣接行列を用いてユーザに推薦アイテムを予測して、推薦アイテムとそのアイテムに付与されているメタデータを関連メタデータとして、それぞれのユーザとの関連度を出力する推薦アイテム予測処理部と、前記推薦アイテム予測処理部が予測した推薦アイテムと関連メタデータと、前記推薦システム用の隣接行列提供部から得られる前記隣接行列を用いて、アイテムと同時に提示する個人化されたメタデータを抽出する、提示メタデータ選択処理部と、前記推薦アイテムと前記個人化されたメタデータを前記利用者に提示する提示処理部と、を有することを特徴とする情報推薦装置。前記提示メタデータ選択処理部は、前記推薦アイテム予測処理部から得られた前記推薦アイテムおよび関連メタデータの関連度と、前記推薦システム用の隣接行列構築処理部から得られる前記隣接行列を用いて求められるPageRank値と前記関連メタデータの関連度の比が最大であるものを、関連メタデータの中からアイテムと同時に提示する提示メタデータとして選択する手段を含む、請求項1に記載の情報推薦装置。サービスの利用者に対して、当該サービスにおけるアイテムの推薦機能に加えて、アイテムの個人化されたメタデータを提示する情報推薦方法であって、隣接行列構築手段が、ユーザID、アイテムID、アイテムのメタデータ、ユーザのアイテムへの評価値についての情報を格納したアイテム履歴データベースの情報を隣接行列として表す、推薦システム用の隣接行列構築処理ステップと推薦アイテム予測処理手段が、前記隣接行列を用いてユーザに推薦アイテムを予測して、推薦アイテムとそのアイテムに付与されているメタデータを関連メタデータとして、それぞれのユーザとの関連度を出力する推薦アイテム予測処理ステップと、提示メタデータ選択手段が、前記推薦アイテム予測処理ステップにおいて予測された推薦アイテムと関連メタデータと、前記推薦システム用の隣接行列構築処理ステップで得られた前記隣接行列を用いて、アイテムと同時に提示する個人化されたメタデータを抽出する、提示メタデータ選択処理ステップと、提示処理手段が、前記推薦アイテムと前記個人化されたメタデータを前記利用者に提示する提示処理ステップと、を行うことを特徴とする情報推薦方法。前記提示メタデータ選択処理ステップにおいて、前記推薦アイテム予測処理ステップで得られた前記推薦アイテムおよび関連メタデータの関連度と、前記推薦システム用の隣接行列構築処理ステップで得られた前記隣接行列を用いて求められるPageRank値と前記関連メタデータの関連度の比が最大であるものを、関連メタデータの中からアイテムと同時に提示する提示メタデータとして選択する請求項3に記載の情報推薦方法。コンピュータを、請求項1または2記載の情報推薦装置の各手段として機能させるための情報推薦プログラム。しかしながら、最も出現頻度の多いメタデータを選ぶ方法や、Jaccard係数やカイ二乗値などの統計的な基準によって選ぶ方法は、ユーザが履歴としてもつアイテムが少数の場合にメタデータを抽出できなくなりやすい問題や、階層的に付与されたメタデータの選択がうまくいかないという問題がある。また、上記非特許文献1の技術を適用することで、統計的な基準と同様の問題を回避することができるものの、大量のアイテムのメタデータとなっているメタデータなど、様々なアイテムと関連付けられているメタデータが選ばれやすいという問題がある。本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、アイテムに付与されたメタデータの中から、推薦を受けるユーザとだけより関連の強いメタデータを選択し、推薦アイテムと同時に提示可能な情報推薦装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記の課題を解決するために、本発明は、サービスの利用者に対して、当該サービスにおけるアイテムの推薦機能に加えて、アイテムの個人化されたメタデータを提示して推薦可能な推薦装置であって、ユーザID、アイテムID、アイテムのメタデータ、ユーザのアイテムへの評価値についての情報を格納したアイテム履歴データベースと、前記アイテム履歴データベースの情報を隣接行列として表す、推薦システム用の隣接行列構築処理部と、前記隣接行列を用いてユーザに推薦アイテムを予測して、推薦アイテムとそのアイテムに付与されているメタデータを関連メタデータとして、それぞれのユーザとの関連度を出力する推薦アイテム予測処理部と、前記推薦アイテム予測処理部が予測した推薦アイテムと関連メタデータと、前記推薦システム用の隣接行列提供部から得られる隣接行列を用いて、アイテムと同時に提示する個人化されたメタデータを抽出する、提示メタデータ選択処理部と、推薦するアイテムと個人化されたメタデータの提示処理部と、を有する。また、前記提示メタデータ選択処理部は、前記推薦アイテム予測処理部から得られる推薦アイテムおよび関連メタデータの関連度と、前記推薦システム用の隣接行列構築処理部から得られる隣接行列を用いて求められるPageRank値と前記関連メタデータの関連度の比が最大であるものを、関連メタデータの中からアイテムと同時に提示する提示メタデータとして選択する。上記のように本発明によれば、情報推薦において、推薦アイテムに付与されたメタデータの中からユーザとより関連度の高い個人化メタデータを抽出することができる。また、推薦アイテムと該個人化メタデータを同時に提示して推薦を行う情報推薦が実現できる。以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の一実施の形態における情報推薦装置の構成図である。同図に示す情報推薦装置は、ユーザID取得部110、アイテム履歴データベース120、推薦システム用の隣接行列提供部130、推薦アイテム予測処理部140、提示メタデータ選択処理部150、提示部160から構成される。ユーザID取得部110は、推薦を受けるユーザIDを取得し、推薦アイテム予測処理部140に出力する。アイテム履歴データベース120は、ユーザID、アイテムID、アイテムのメタデータ、ユーザのアイテムへの評価値についての情報を格納する。図3は、本発明の一実施の形態におけるアイテム履歴データベース120のテーブルのイメージである。ユーザID、アイテムID、メタデータID、アイテムへの評価値がそれぞれ参照できるようなデータベースとなっている。推薦システム用の隣接行列提供部130は、後述する方法により、アイテム履歴データベース120の情報を隣接行列として表す処理を行う。推薦アイテム予測処理部140は、推薦システム用の隣接行列提供部130から取得した隣接行列を用いてユーザに推薦アイテムを予測して、提示処理部160に出力すると共に、推薦システムとそのアイテムに付与されているメタデータを関連メタデータとして、それぞれのユーザの関連度を提示メタデータ選択処理部150に出力する。提示メタデータ選択処理部150は、推薦アイテム予測処理部140から取得した関連メタデータの関連度と推薦システム用の隣接行列提供部130から取得した隣接行列を用いて、アイテムと同時に提示するユーザ毎のメタデータを選択する。提示処理部160は、推薦アイテム予測処理部140から取得した推薦アイテムと提示メタデータ選択処理部150から取得した提示メタデータをユーザに提示する。次に、図2のフローチャートを用いて、推薦システム用の隣接行列提供部130において、図3の様にユーザID、アイテムID、メタデータID、評価値からなるデータベースであるアイテム履歴データベース120から隣接行列を構築する方法について説明する。ここでの隣接行列とは、アイテム履歴データベース120を参照して得られるアイテムとユーザの関係と、アイテムとメタデータの関係を、図4に示すような一つの行列として表現したものであり、その隣接行列をA、その行列と要素の関係をA=と表すとき、次の手順で構築される。ステップ210推薦システム用の隣接行列提供部130は、アイテム履歴データベース120より、全ユーザ集合全アイテム集合全メタデータ集合を収集する。ステップ220UIMの大きさの行列Aを用意する。jは、1≦j≦Uのときはユーザを表し、jがアイテムを表すのはU1≦j≦UIのとき、また、jがメタデータを表すのはUI1≦j≦UIMのときであるとし、kも同様とする。例えば、ajk1は、行列中のアイテムjとメタデータkとを表す値が1であることを表す。ステップ231~235全てのアイテムと全てのメタデータについて、アイテム履歴データベース120上で、関連付けられる組合せを表す行列の値ajkに1を代入するS233。関連付けのない場合は0を代入するS234。アイテム履歴データベース120上での関連付けは、図4の様なデータベース構造の場合、アイテムIDの列とメタデータIDの列を参照して同一エントリにそれぞれのIDが存在することを表す。ステップ236~242全てのアイテムと全てのユーザについて、アイテム履歴データベース120上で、関連付けられる組合せを表す行列の値ajkに値を代入する。値は、そのサービスにおいてユーザがアイテムに評価値を与えるようなデータの場合は、あるユーザuのそのアイテムiの評価値を、ユーザuがアイテムへ付与した全ての評価値の最大値で除した値を代入するS241。データベース上に評価値が存在せず、例えば、POSデータのようなユーザがアイテムを購入したか否かが記録されたデータの場合は、対応する値に1を代入するS240。関連付けのない場合は0を代入するS239。ステップ250~270行列Aを、行列の列の値の和が1になるように正規化処理を行う。具体的には、式1に示すように、列の値の和で値を除した値に更新し、全ての列について行ったものを、出力する隣接行列Aとする。次に、図5のフローチャートに沿って、ユーザにアイテムの履歴をもとにアイテムを推薦し、また、そのアイテムに付与されたメタデータの中から同時に提示するメタデータを選択して同時に提示する処理について、図1の構成図を用いて説明する。ステップ510まず、推薦を受けるユーザのユーザID取得処理として、ユーザID取得部110は、推薦を受けるユーザのIDを取得し、アイテム履歴データベース120に出力する。この処理は、例えば、ユーザが利用するサービスやシステムにログイン処理と同時に行う。ステップ520推薦アイテム予測処理部140として、ユーザID取得部110から入力される推薦を受けるユーザのユーザIDと、前記推薦システム用の隣接行列提供部130から得られる隣接行列を受け取る。ステップ530推薦アイテム予測処理部140は、RandomWalkwithRestartによって、ユーザIDを取得したユーザと各アイテムとの関連度を計算する。その関連度の高いアイテムが推薦されるアイテムとなる。RWRの計算式は、pを計算のステップtにおけるアイテムの関連度のベクトル、定数αを起点ノードに戻る確率、Aを前記隣接行列、qを推薦を受けるユーザを表す起点ノードのみが1であるベクトルとすると、式2のように表される。pApαq式2RWRの計算は、隣接行列A上でt回繰り返してpが更新され、pのベクトルからアイテムを表すノードの関連度の高いものを、推薦アイテムとして出力する。ここでのtは100回とする。なお、この実施回数は100回に限定されることなく、十分に大きな値であればよい。ステップ540また、推薦アイテム予測処理部140は、RWRの計算により推薦アイテムを決定したのち、そのアイテムIDをキーとしてアイテム履歴データベース120を参照してそのアイテムに関連付けられているメタデータの集合を取得する。ステップ550そのメタデータ集合の一つ一つについて、関連メタデータmの関連度としてRWRの計算のpの該当する値を取得し、メタデータと共に提示メタデータ選択処理部150へ出力する。ステップ560提示メタデータ選択処理として、提示メタデータ選択処理部150は、推薦システム用の隣接行列提供部130から出力された隣接行列を受け取り、各ノードのPageRankを計算する。PageRankの計算は前記隣接行列Aの最大固有値に対する固有ベクトルrを求めることで得られる。一般には式3のグーグル行列と呼ばれる行列Gを導入して、その行列Gに対する固有方程式4を解くことで計算する。隣接行列Aをn次の正方行列とし、βは0<β<1を満たす定数とするとき、それぞれ次式となる。βの値は通常PageRankの計算には085を用いることが多いが、別の値でも構わない。ステップ560また、提示メタデータ選択処理部150は、推薦アイテム予測処理部140から関連メタデータmの関連度を受け取り、その値とその関連メタデータmのPageRankの値をrmとするとき、その比であるを最大にする関連メタデータmを、提示メタデータとして出力する。ステップ580推薦アイテム提示処理として提示部160は、推薦アイテム予測処理部140の出力である推薦アイテムと、提示メタデータ選択処理部150の出力である前記提示メタデータを同時に提示し、推薦が完了する。なお、上記の図1に示す情報推薦装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、情報推薦装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更応用が可能である。