"複数のサービスにおいて利用者に対して各サービスのアイテムを推薦する情報推薦装置であって、複数サービスのそれぞれのユーザID、アイテムID、アイテムのメタデータID、サービスID、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、入力された被推薦ユーザID及び前記アイテム履歴データベースの前記サービスID及び前記アイテムIDに基づいて、サービス提供元から取得した被推薦ユーザの各サービスの利用度合いに応じて重み付けし、被推薦ユーザ用のランキングベクトルとして出力する、アイテムランキング計算処理手段と、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、隣接行列構築処理手段と、前記隣接行列と前記ランキングベクトルを用いて推薦すべきアイテムを計算する推薦アイテム予測値処理手段と、を有することを特徴とする情報推薦装置。前記アイテムランキング計算処理手段は、前記アイテムランキングのベクトルを、前記アイテム履歴データベースにおける各サービス内のアイテムの出現頻度と被推薦ユーザの各サービスの利用頻度に基づく統計量から計算する手段を含む請求項1に記載の情報推薦装置。前記推薦アイテム予測処理手段は、前記アイテムランキング計算処理手段から出力される前記被推薦ユーザ用のランキングベクトルと、前記隣接行列構築処理手段から出力される前記隣接行列とを用いて推薦アイテムを決定する計算を行う手段を含む請求項1に記載の情報推薦装置。複数のサービスにおいて利用者に対して各サービスのアイテムを推薦する情報推薦方法であって、複数サービスのそれぞれのユーザID、アイテムID、アイテムのメタデータID、サービスID、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前記アイテム履歴データベースを有する前記情報推薦装置において、アイテムランキング計算処理手段が、入力された被推薦ユーザID及び前記アイテム履歴データベースの前記サービスID及び前記アイテムIDに基づいて、サービス提供元から取得した被推薦ユーザ毎の各サービスの利用度合いに応じて重み付けし、被推薦ユーザ用のランキングベクトルとして出力するアイテムランキング計算処理ステップと、隣接行列構築処理手段が、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隣接行列構築処理ステップと、推薦アイテム予測値処理手段が、前記隣接行列と前記ランキングベクトルを用いて推薦すべきアイテムを計算する推薦アイテム予測値処理ステップと、を行うことを特徴とする情報推薦方法。前記アイテムランキング計算処理ステップにおいて、前記アイテムランキングのベクトルを、前記アイテム履歴データベースにおける各サービス内のアイテムの出現頻度と被推薦ユーザの各サービスの利用頻度に基づく統計量から計算する請求項4に記載の情報推薦方法。前記推薦アイテム予測処理ステップにおいて、前記アイテムランキング計算処理ステップにより取得した前記被推薦ユーザ用のランキングベクトルと、前記隣接行列構築処理ステップにより取得した前記隣接行列とを用いて推薦アイテムを決定する計算を行う請求項4に記載の情報推薦方法。コンピュータを、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報推薦装置の手段として機能させるための情報推薦プログラム。上記の非特許文献2の方法を用いることで、複数のサービスを扱った情報推薦を行うことができるようになる。しかしながら、被推薦ユーザがあまり利用していないサービスと、被推薦ユーザが頻繁に利用するサービスとでは、利用履歴からのユーザの好みの傾向の把握のしやすさが異なることがあるため、非特許文献2の方法は複数サービスの中でもユーザがあまり頻繁に利用しないサービスにおいて推薦の精度が低くなる懸念があった。そうした場合には、被推薦ユーザが頻繁に利用するサービスではユーザの好みをより強く反映し、被推薦ユーザがあまり利用しないサービスではユーザの好みよりも他の多くのユーザが支持するアイテムをより提示しやすくすることで推薦精度の改善が期待できる。本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、各サービスのアイテムの人気順などのアイテムランキングを、ユーザの各サービスの利用度合いに応じて重み付けして用いることで推薦精度を改善する情報推薦装置及び方法及び装置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、本発明請求項1は、複数のサービスにおいて利用者に対して各サービスのアイテムを推薦する情報推薦装置であって、複数サービスのそれぞれのユーザID、アイテムID、アイテムのメタデータID、サービスID、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、入力された被推薦ユーザID及び前記アイテム履歴データベースの前記サービスID及び前記アイテムIDに基づいて、サービス提供元から取得した被推薦ユーザの各サービスの利用度合いに応じて重み付けし、被推薦ユーザ用のランキングベクトルとして出力する、アイテムランキング計算処理手段と、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、隣接行列構築処理手段と、前記隣接行列と前記ランキングベクトルを用いて推薦すべきアイテムを計算する推薦アイテム予測値処理手段と、を有する。また、本発明請求項2は、前記アイテムランキング計算処理手段において、前記アイテムランキングのベクトルを、前記アイテム履歴データベースにおける各サービス内のアイテムの出現頻度と被推薦ユーザの各サービスの利用頻度に基づく統計量から計算する手段を含む。また、本発明請求項3は、前記推薦アイテム予測処理手段において、前記アイテムランキング計算処理手段から出力される前記被推薦ユーザ用のランキングベクトルと、前記隣接行列構築処理手段から出力される前記隣接行列とを用いて推薦アイテムを決定する計算を行う手段を含む。上記のように本発明によれば、情報推薦において、複数のサービスのアイテムを、被推薦ユーザの各サービスの利用度合いを考慮してより高精度に推薦する情報推薦装置が実現できる。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システムは、ユーザID取得部110、アイテム履歴データベース120、隣接行列提供部130、推薦アイテム予測処理部140、アイテムランキング計算処理部150、提示部160から構成される。また、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、サービス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。次に、図2のフローチャートを用いて、図3の様にアイテム履歴データベース120から、隣接行列提供部130が出力する隣接行列を構築する手段について説明する。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各サービスのアイテムとユーザ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Uu1u2...uU,全アイテム集合Ii1i2...iI,全メタデータ集合Mm1m2...mM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、以下のように、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以下のように、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がアイテムへ付けた全ての評価値の最大値で除した値を以下のように代入するS241。データベース120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、以下のように対応する値に1を代入するS240。関連付けのない場合は以下のように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。上記のようにして生成された隣接行列Aは当該隣接行列提供部130内のメモリ図示せずに格納しておくものとする。次に、図5のフローチャートに沿って、被推薦ユーザに対して推薦アイテムを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、被推薦ユーザID取得処理として、被推薦ユーザID取得部110は、被推薦ユーザのIDを取得し、アイテムランキング計算処理部150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アイテムランキング計算処理部150は、被推薦ユーザIDを取得すると、当該被推薦ユーザIDに基づいてアイテム履歴データベース120から、アイテムID、メタデータID、サービスID、評価値のデータを受け取る。ユーザID,サービスID,アイテムIDに基づいて、サービス提供元プロバイダにアクセスし、各被推薦ユーザに対応するサービスのアイテム毎のアクセス情報当該ユーザのサービスの利用度合いを取得する。ユーザの各サービスの利用度合いに応じた重みを当該ユーザのサービス利用度合いに付与して、被推薦ユーザ用のアイテムランキングの列ベクトルruを作成し、メモリ図示せずに格納する。ruの要素rをアイテムiのランキングベクトルの値とするとき、次式2で表される。上記の式2において、sfreqはアイテムiの関連付けられるサービスsのユーザの利用度合いを表し、例えばサービスsの利用者の利用頻度をxとした時の累積分布関数Fsにより、1-Fsを用いることができる。この累積分布関数を用いる場合は、被推薦ユーザの中でサービスsを最も利用しているユーザ、つまり該サービスにおいてユーザの利用履歴が十分に得られる時に0に近い値となる。逆に、利用頻度の少ないユーザの場合は値が1に近い値となり、そのサービス中のアイテムの推薦結果がランキングによって補正されやすくなる。countはアイテム履歴データベース120中での頻度を表し、その同一サービスのアイテムの集合Isの中での最大値を表すmaxi∈Isで割ることで0から1の間の値に収める。最後に、RandomWalkモデルで計算するためにベクトルの和が1となるようにrに式3の正規化処理を行って最終的な被推薦ユーザ用のアイテムランキングベクトルruを得る。ステップ530隣接行列提供部130は、アイテム履歴データベース120からユーザID、アイテムID、メタデータID、サービスID、評価値のデータを受け取って、前述の図2に示す手順により隣接行列Aを構築し、メモリ図示せずに格納する。ステップ540推薦アイテム予測処理部140は、アイテムランキング計算処理部150から被推薦ユーザIDと被推薦ユーザ用のアイテムランキングを取得し、隣接行列提供部130から隣接行列を取得し、これらを用いて推薦するアイテムを決定する。その計算には、取得した被推薦ユーザIDと各アイテムIDとの関連度を求め、その値の高いアイテムを推薦するアイテムとするRandomWalkwithRestartを、ランキングを考慮できるように改良して用いる。具体的な計算式は、pを計算のステップtにおけるアイテムの関連度の列ベクトル、α,βはそれぞれ0α1,0β1,0αβ1を満たす定数、Aは隣接行列、起点ノードに戻る確率αqを被推薦ユーザを表す起点ノードのみが1である列ベクトル、ruをアイテムランキング計算処理部150によって出力される被推薦ユーザ用のランキングの列ベクトルとすると、式4のように表される。式4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の列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550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を提示し、推薦が完了する。なお、上記のステップ520では、被推薦ユーザ毎のサービス利用度合いをサービス提供元から取得する例を示しているが、この例に限定されることなく、当該情報推薦装置内に予めユーザ毎のアクセス情報を格納したデータベースを具備しておき、当該データベースから取得するようにしてもよい。上記の処理により、サービスの利用状況に応じてランキング結果の反映度合い重みを変えてアイテムを推薦することが可能となる。なお、上記の図1の被推薦ユーザID取得部110、隣接行列提供部130、推薦アイテム予測処理部140、アイテム処理部160からなる情報推薦装置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。"