"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、異なる他サービスのアイテムを高精度に推薦可能とする情報推薦装置であって、複数サービスのそれぞれのサービス利用履歴情報やアイテムとアイテムのメタデータについての情報を格納した履歴データベースと、前記履歴データベースから取得したそれぞれのサービスが扱うアイテムにそれぞれに付与されているメタデータを相互に関連付けるメタデータ関連付け手段と、前記サービス利用履歴と前記メタデータの関連付けを表す情報を用いて隣接行列を生成し、隣接行列データベースに格納する隣接行列作成手段と、前記隣接行列データベースに格納された前記隣接行列を用いて行列中の各要素間の関連度を計算する予測値計算手段と、前記関連度の高いものをユーザに提示する推薦アイテム提示手段と、を有することを特徴とする情報推薦装置。前記メタデータ関連付け手段は、前記メタデータを相互に関連付ける手段は、前記履歴データベースから関連度合いを計算する対象のメタデータの組について、当該メタデータそれぞれについて関連付けられているアイテムの当該アイテムを含むテキストデータにおける共起頻度情報に基づく統計量から計算する手段を含む請求項1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、異なる他サービスのアイテムを高精度に推薦可能とする情報推薦方法であって、複数サービスのそれぞれのサービス利用履歴情報やアイテムとアイテムのメタデータについての情報を格納した履歴データベースと、隣接行列を格納する隣接行列データベースを有する装置において、メタデータ関連付け手段が、前記履歴データベースから取得したそれぞれのサービスが扱うアイテムにそれぞれに付与されているメタデータを相互に関連付けるメタデータ関連付けステップと、隣接行列作成手段が、前記サービス利用履歴と前記メタデータの関連付けを表す情報を用いて隣接行列を生成し、前記隣接行列データベースに格納する隣接行列作成ステップと、予測値計算手段が、前記隣接行列データベースに格納された前記隣接行列を用いて行列中の各要素間の関連度を計算する予測値計算ステップと、推薦アイテム提示手段が、前記関連度の高いものをユーザに提示する推薦アイテム提示ステップと、を行うことを特徴とする情報推薦方法。前記メタデータ関連付けステップにおいて、前記メタデータを相互に関連付ける手段は、前記履歴データベースから関連度合いを計算する対象のメタデータの組について、当該メタデータそれぞれについて関連付けられているアイテムの当該アイテムを含むテキストデータにおける共起頻度情報に基づく統計量から計算する請求項3記載の情報推薦方法。請求項1または2に記載の情報推薦装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための情報推薦プログラム。しかしながら、上記非特許文献1の技術は、複数のサービスにおけるアイテムを推薦の対象として考える場合、アイテムのメタデータは共通でないことが多く、他サービスが扱うアイテムを自サービスのユーザに推薦する場合には、利用しにくいという問題がある。また、上記非特許文献2の技術は、複数のサービス間に共通するユーザが存在しない場合や、サービス間でのユーザIDマッチングがとれない場合には、他サービスのアイテムの推薦は全く行うことができな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、共通する情報ユーザの履歴等がない他サービスであっても推薦することが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、異なる他サービスのアイテムを高精度に推薦可能とする情報推薦装置であって、複数サービスのそれぞれのサービス利用履歴情報やアイテムとアイテムのメタデータについての情報を格納した履歴データベースと、前記履歴データベースから取得したそれぞれのサービスが扱うアイテムにそれぞれに付与されているメタデータを相互に関連付けるメタデータ関連付け手段と、前記サービス利用履歴と前記メタデータの関連付けを表す情報を用いて隣接行列を生成し、隣接行列データベースに格納する隣接行列作成手段と、前記隣接行列データベースに格納された前記隣接行列を用いて行列中の各要素間の関連度を計算する予測値計算手段と、前記関連度の高いものをユーザに提示する推薦アイテム提示手段と、を有する。また、前記メタデータ関連付け手段は、前記メタデータを相互に関連付ける手段は、前記履歴データベースから関連度合いを計算する対象のメタデータの組について、当該メタデータそれぞれについて関連付けられているアイテムの当該アイテムを含むテキストデータにおける共起頻度情報に基づく統計量から計算する手段を含む上記のように本発明によれば、単一もしくは複数のサービスにおけるユーザの利用履歴情報を用いて,他のサービスにおいて扱われているアイテムについての推薦を、従来の手法と比べて高い精度で実現できる。また本発明によれば、単一もしくは複数のサービスにおけるサービスのユーザの利用履歴情報を用いて、他のサービスにおいて扱われているアイテムの推薦を、これらのサービス間に共通するユーザの利用履歴情報や共通するメタデータなど、共通する情報がない場合にも、推薦するアイテムの提示が実現できるようになる。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を示す。同図に示す情報推薦装置は、ユーザID取得部101、サービスA用のアイテム履歴DBデータベース110、サービスB用のアイテム履歴DB120、メタデータ関連付け部130、推薦装置用隣接行列作成部140、推薦装置用隣接行列DB150、予測値計算部160、提示部170から構成される。サービスAにおけるアイテム履歴DB110と、サービスBにおけるアイテム履歴DB120は、それぞれのサービスにおけるユーザID、当該ユーザの利用したアイテムサービス利用履歴、当該アイテムに対する評価値、アイテムに関するメタデータを備える。同図において、特に、メタデータ関連付け部130を有する点が本発明の特徴である。メタデータ関連付け部130から出力されるコンテンツの組み合わせ及びメタデータの組み合わせを用いて、推薦装置用隣接行列作成部140が図2に示すような推薦装置用隣接行列を構築し、それらを管理するデータベースである推薦装置用隣接行列DB150に格納する。図3は、本発明の一実施の形態における推薦システムの処理のフローチャートである。比較のため、従来の推薦システムのフローを図4に示す。図2に示す本実施形態と、図4に示す従来例との構成の相違点は、図4のS220の処理によって取得されるアイテムのメタデータについて、図3の破線で囲まれた関連メタデータ隣接行列生成処理S330が加わっている点にある。この処理によって、従来の推薦システムが構築して用いる隣接行列を拡張する形で、図2に示す本発明における推薦装置用隣接行列が構築可能となる。図3を用いて、ユーザにアイテムの履歴をもとにアイテムが推薦される処理について簡単に説明する。ステップ310まず、推薦対象ユーザID取得処理として、ユーザID取得部101は、推薦を受けるユーザのIDを取得し、メタデータ関連付け部130及び推薦装置用隣接行列作成部140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320次に、サービス利用履歴情報取得処理として、メタデータ関連付け部130は、推薦を受けるユーザのIDをキーとしてサービスAのアイテム履歴DB110のユーザのアイテム利用履歴を参照し、コンテンツ名とメタデータを取得する。また、推薦装置用隣接行列作成部140は、推薦を受けるユーザのIDをキーとしてサービスBのアイテム履歴DB120からユーザID,コンテンツ名、評価値、メタデータを取得する。ステップ330関連メタデータ隣接行列生成処理として、メタデータ関連付け部130は、サービスAのアイテム履歴DB110から取得したユーザのアイテム利用履歴中のアイテムのメタデータと、サービスBのアイテム履歴DB120中のアイテムメタデータとの関連付け処理を行い、推薦装置用隣接行列作成部140に出力する。ステップ340推薦装置用隣接行列作成部140は、ステップ320とステップ330で得られたユーザ,アイテム,メタデータについて関連付けられているものに関連付けの度合いを示す数値を代入し、各ペアについての隣接行列を作成し、推薦装置用隣接行列DB150に格納する。ステップ350予測値計算処理として、予測値計算部160は、推薦装置用隣接行列DB150に格納されている隣接行列を用いて、行列中の各要素間の関連度を計算する。提示部170は、推薦を受けるユーザに対して、ユーザの履歴中のアイテムと関連の高いアイテムを提示する。隣接行列における項目間の類似度計算には、各項目ユーザ,アイテム,メタデータをノードとするネットワークを、ネットワークのマイニング手法であるRandomWalkwithRestartを用いて計算することができる。RWRでの計算は、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、αを起点ノードに戻る確率、Aを推薦システムの隣接行列、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1のように表される。pαApから関連度の高いものを起点ノードに対応するユーザに提示し、アイテムの推薦が完了する。次に、上記の隣接行列Aについて説明する。まず、ユーザ,アイテム、アイテムのメタデータをノードとし、それぞれの関連を示すエッジから構成される一つの重み付きグラフGで表す。ノードの集合をV、エッジの集合をEとすると、GVEとなる。また、ユーザの集合をU,アイテムの集合をI,アイテムのメタデータの集合をMとし、それぞれについてサービスAとサービスBのサービスを区別してVUAUBIAIBMAMBと表すと、それぞれ、サービスAのユーザ集合を表すベクトルをサービスBのユーザ集合を表すベクトルをサービスAのアイテム集合を表すベクトルをサービスBのユーザ集合を表すベクトルをサービスAのメタデータ集合を表すベクトルをサービスBのメタデータ集合を表すベクトルをと定義される。図2のUAIATで表される行列は、ユーザUaiのアイテムIajへの評価値もしくは履歴の有無を0または1で表した値rijを要素として持つ。また、IAMATで表される行列は、アイテムIaiがメタデータMajを持つかどうかを示す行列であり、メタデータを持てばrij値は1となりそれ以外は0となる。IBMBTについても同様に定義される。IAMBTは、アイテムの関連付けを表す行列であり、要素となる関連度sijはアイテム間関連度の計算手順によって定められる関数gによってが定義され、関数gが引数について対称な場合はggである。IBIATについても同様に定義される。MAMBTは、メタデータの関連度mijを要素としてもつ行列であり、後述する式3のmによって定義される。それぞれの関連度の計算手順は次の通りである。次に、上記のステップ330の具体的な計算処理とステップ360推薦アイテムの提示処理までの処理手順を示す。1まず、メタデータ関連付け部130は、アイテム履歴DB110から、サービスAのアイテム集合IAを収集する。同様にして、アイテム履歴DB120から、サービスBのアイテム集合IBを収集する。2それらの各ペアについて、アイテムIaiとIbjの関連度sijを関数gを用いて計算する。gは様々な手法を利用可能であるが、例えば、ブログなどの大規模なテキストデータ中の出現頻度を用いて求められるJaccard係数が用いることができる。Jaccard係数は、サービスAのあるアイテムIaiを含む文書集合をベクトルdaiとし、サービスBのアイテムIbjを含む文書集合のベクトルをdbjと置くとき、以下の式2のように表される。3メタデータ間の関連度mijを、以下の関数mを用い計算する。メタデータMaiとMbjの関連度mijは、Maiを持つアイテム集合のベクトルを持つアイテム集合のベクトルとすると、以下の式3で表される。ただし、iとjの組合せはアイテム集合における積集合の添え字の組合せであり、である。4推薦装置用隣接行列作成部140は、図2に示す隣接行列Aを以下の式に従い作成するステップ340。aijは、隣接行列Aの要素を示す。rijはコンテンツ履歴DB110上での関連の有無を表す値、sijは、式2を用いて計算されるアイテム間の類似度、mijはメタデータの式3を用いて計算されるメタデータ間の関連度であり、として与えられ、隣接行列Aが定義される。aijは、グラフを用いたアプローチで用いられる正規化処理として、必要に応じて添え字jの表すノードの入次数によって除して用いてもよい。上記のように求められた行列は推薦装置用隣接行列DB150に格納される。5予測値計算部160は、RWRの計算を隣接行列A上でt回実施する。tは100回とする。なお、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。6提示部170は、t回実施後のアイテムの関連度のベクトルpを類似度の順に降順に並び替える。そして、ドメインAのアイテムしか持っていないユーザを対象に、ドメインBのアイテムのみをベクトルpから降順に抜き出し,それを推薦するアイテムのランキングとして、そのユーザに提示して終了するステップ360。なお、上記の実施の形態では、アイテム履歴DB110、120を情報推薦装置に含む構成として説明したが、この例に限定されることなく、情報推薦装置の外部に接続されていてもよい。また、上記の図1に示す情報推薦装置の構成要素の各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。"