シリーズアイテム群抽出システムであって、複数のアイテムのメタデータが記憶されるメタデータ記憶手段と、複数のユーザのアイテム利用履歴が記憶されるログ記憶手段と、前記メタデータ記憶手段のメタデータを用いて、アイテム間の類似度を算出する類似度算出手段と、前記ログ記憶手段のアイテム利用履歴を用いて、連続して利用される可能性が高いアイテム群をグループ化し、各グループのアイテム群の連続度を算出する連続度算出手段と、前記類似度算出手段が算出したアイテム間の類似度を用いて各グループに属するアイテム群の類似度を算出するとともに、類似度が第1の閾値より大きく、連続度が第2の閾値より大きいグループに属するアイテム群を、シリーズアイテム群として抽出するアイテム群抽出手段と、を備えることを特徴とするシリーズアイテム群抽出システム。請求項1に記載のシリーズアイテム群抽出システムであって、前記アイテム群抽出手段は、類似度が第1の閾値より大きく、連続度が第2の閾値以下のグループに属するアイテム群を、メタデータにおける関連性が高い同質アイテム群として抽出することを特徴とするシリーズアイテム群抽出システム。請求項1に記載のシリーズアイテム群抽出システムであって、前記アイテム群抽出手段は、類似度が第1の閾値より小さく、連続度が第3の閾値より大きいグループに属するアイテム群を、まとまって利用される可能性が高いパックアイテム群として抽出することを特徴とするシリーズアイテム群抽出システム。請求項1に記載のシリーズアイテム群抽出システムであって、前記アイテム群抽出手段は、各グループのシリーズ度を、類似度に連続度を乗じて算出することを特徴とするシリーズアイテム群抽出システム。コンピュータが行うシリーズアイテム群抽出方法であって、前記コンピュータは、複数のアイテムのメタデータが記憶されるメタデータ記憶部と、複数のユーザのアイテム利用履歴が記憶されるログ記憶部と、を備え、前記メタデータ記憶部のメタデータを用いて、アイテム間の類似度を算出する類似度算出ステップと、前記ログ記憶部のアイテム利用履歴を用いて、連続して利用される可能性が高いアイテム群をグループ化し、各グループのアイテム群の連続度を算出する連続度算出ステップと、前記類似度算出ステップで算出したアイテム間の類似度を用いて、各グループに属するアイテム群の類似度を算出するグループ類似度算出ステップと、類似度が第1の閾値より大きく、連続度が第2の閾値より大きいグループに属するアイテム群を、シリーズアイテム群として抽出するアイテム群抽出ステップと、を行うことを特徴とするシリーズアイテム群抽出方法。請求項5に記載のシリーズアイテム群抽出方法であって、前記アイテム群抽出ステップは、類似度が第1の閾値より大きく、連続度が第2の閾値以下のグループに属するアイテム群を、メタデータにおける関連性が高い同質アイテム群として抽出することを特徴とするシリーズアイテム群抽出方法。請求項5に記載のシリーズアイテム群抽出方法であって、前記アイテム群抽出ステップは、類似度が第1の閾値より小さく、連続度が第3の閾値より大きいグループに属するアイテム群を、まとまって利用される可能性が高いパックアイテム群として抽出することを特徴とするシリーズアイテム群抽出方法。請求項1から請求項4のいずれか一項に記載のシリーズアイテム群抽出システムとしてコンピュータを機能させるためのシリーズアイテム群抽出プログラム。EPGやコンテンツのメタデータを利用する場合、ユーザのアイテムに対する評価値、利用ログなどが考慮されていなく、サービス提供者が規定したルールでシリーズアイテムが定義される。シリーズアイテムの定義がサービス提供者の規定に依存する場合、サービス提供者の運用が不完全である例えば、シリーズアイテムのメタデータが欠落している、シリーズアイテムと判定されるべきでないアイテムにメタデータが付与されていると、シリーズアイテムの抽出が適切に行えないという問題がある。また、サービス提供者の運用が推薦エンジン推薦アルゴリズムにおけるシリーズアイテムの概念と異なる例えば、シリーズアイテム以外のまとまりも含めた形でメタデータを運用している場合、適切なシリーズアイテムの抽出ができないという問題もある。本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、シリーズアイテム群の抽出をより適切に行うシリーズアイテム群抽出システム、シリーズアイテム群抽出方法、およびシリーズアイテム群抽出プログラムを提供することにある。上記目的を達成するため、本発明は、シリーズアイテム群抽出システムであって、複数のアイテムのメタデータが記憶されるメタデータ記憶手段と、複数のユーザのアイテム利用履歴が記憶されるログ記憶手段と、前記メタデータ記憶手段のメタデータを用いて、アイテム間の類似度を算出する類似度算出手段と、前記ログ記憶手段のアイテム利用履歴を用いて、連続して利用される可能性が高いアイテム群をグループ化し、各グループのアイテム群の連続度を算出する連続度算出手段と、前記類似度算出手段が算出したアイテム間の類似度を用いて各グループに属するアイテム群の類似度を算出するとともに、類似度が第1の閾値より大きく、連続度が第2の閾値より大きいグループに属するアイテム群を、シリーズアイテム群として抽出するアイテム群抽出手段と、を備える。また、本発明は、コンピュータが行うシリーズアイテム群抽出方法であって、前記コンピュータは、複数のアイテムのメタデータが記憶されるメタデータ記憶部と、複数のユーザのアイテム利用履歴が記憶されるログ記憶部と、を備え、前記メタデータ記憶部のメタデータを用いて、アイテム間の類似度を算出する類似度算出ステップと、前記ログ記憶部のアイテム利用履歴を用いて、連続して利用される可能性が高いアイテム群をグループ化し、各グループのアイテム群の連続度を算出する連続度算出ステップと、前記類似度算出ステップで算出したアイテム間の類似度を用いて、各グループに属するアイテム群の類似度を算出するグループ類似度算出ステップと、類似度が第1の閾値より大きく、連続度が第2の閾値より大きいグループに属するアイテム群を、シリーズアイテム群として抽出するアイテム群抽出ステップと、を行う。また、本発明は、前記シリーズアイテム群抽出システムとしてコンピュータを機能させるためのシリーズアイテム群抽出プログラムである。本発明によれば、シリーズアイテム群の抽出をより適切に行うシリーズアイテム群抽出システム、シリーズアイテム群抽出方法、およびシリーズアイテム群抽出プログラムを提供することができる。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。本実施形態のアイテムは、映画、テレビ番組、ニュース、本、音楽などの様々なコンテンツであって、デジタルデータ化されたデジタルコンテンツだけでなく、物品商品などや場所レストランや観光地などなどデジタルコンテンツ以外のコンテンツも含まれる。図1は、本実施形態に係るアイテム群抽出システムの構成図である。本実施形態のアイテム群抽出システムは、メタデータ記憶部11と、メタデータ設定テーブル12と、類似度算出部13と、特徴量抽出テーブルおよび類似度テーブルを記憶する記憶部14と、ログ記憶部15と、連続度算出部16と、連続度テーブルを記憶する記憶部17と、シリーズ度算出部18アイテム群抽出手段とを備える。メタデータ記憶部11には、複数のアイテムのメタデータが記憶格納される。メタデータは、アイテムそのものではなく、アイテムに関連するデータであって、例えば、アイテムのタイトル、概要文、タイトルの読み仮名、キャスト、放映時刻などが考えられる。メタデータ設定テーブル12には、各メタデータの類似度算出に用いられるパラメータが設定されている。メタデータ設定テーブル12については、後述する。類似度算出部13は、メタデータ記憶部11のメタデータを用いて、アイテム間の類似度を算出する。ログ記憶部15には、ユーザがアイテムを利用したログアイテム利用履歴が記憶格納される。連続度算出部16は、ログ記憶部15の各ユーザのログを用いて、連続して利用される可能性が高いアイテム群をグループ化し、各グループのアイテム群の連続度を算出する。シリーズ度算出部18は、類似度算出部13が算出したアイテム間の類似度を用いて各グループに属するアイテム群の類似度を算出するとともに、類似度と連続度とを用いて各グループのシリーズ度を算出する。また、シリーズ度算出部18は、類似度が第1の閾値より大きく、連続度が第2の閾値より大きいグループに属するアイテム群を、ユーザが続けて利用したくなるアイテム群以下、シリーズアイテムというとして抽出する。また、シリーズ度算出部18は、類似度が第1の閾値より大きく、連続度が第2の閾値以下のグループに属するアイテム群を、メタデータにおける関連性が高い同質アイテム群として抽出し、類似度が第1の閾値より小さく、連続度が第3の閾値より大きいグループに属するアイテム群を、まとまって利用される可能性が高いパックアイテム群として抽出する。以上説明したアイテム群抽出システムは、例えば、CPUと、メモリと、HDD等の外部記憶装置と、入力装置と、出力装置とを備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、CPUがメモリ上にロードされたアイテム群抽出システム用のプログラムを実行することにより、アイテム群抽出システムの各機能が実現される。また、アイテム群抽出システムのプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、CD-ROM、MO、DVD-ROMなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。次に、本実施形態の処理について説明する。図2は、全体の処理概要を示すフローチャートである。まず、類似度算出部13は、メタデータ記憶部11の各アイテムのメタデータと、メタデータ設定テーブル12とを用いて各アイテムの特徴量を抽出し、アイテム間の類似度を算出するS11。次に、連続度算出部16は、ログ記憶部15のログを用いて各グループのアイテム群の連続度を算出するS12。そして、シリーズ度算出部18は、各グループの類似度を算出するとともに、各グループのシリーズ度を算出S13、類似度および連続度が比較的大きいグループのアイテム群をシリーズアイテム群として抽出するS14。また、シリーズ度算出部18は、類似度が比較的小さく、連続度が比較的大きいグループのアイテム群をパックアイテム群まとめ見パックアイテム群として抽出するS15。すなわち、メタデータでは繋がりが明確ではないが類似度:小、ユーザがまとめて見る利用する傾向にある連続度:大アイテム群をまとめ見パックアイテム群とする。また、シリーズ度算出部18は、類似度が比較的大きく、連続度が比較的小さいグループのアイテム群を同質アイテム群として抽出するS16。すなわち、メタデータでは繋がりが明確であるのに類似度:大、ユーザがまとめて見る傾向がない連続度:小アイテム群を同質アイテム群とする。図3は、類似度算出部13が行う類似度算出処理図2:S11のフローチャートである。類似度算出部13は、全アイテムの各々に対して特徴量抽出処理S21~S24を行うS21。すなわち、メタデータ記憶部11から所定処理対象のアイテムのメタデータを読み出すS22。本実施形態では、メタデータ設定テーブル12に設定された各メタデータを読み込む。図4は、メタデータ設定テーブル12の一例を示す図である。メタデータ設定テーブル12には、メタデータの種類Meta1、Meta2、、Meta5毎に、内容、類似度算出に用いられる重み係数名、重み係数の値、類似度算出時に用いられる特徴量、類似度算出時に用いられるジャッカード係数算出時が設定されている。そして、読み込んだ各メタデータについて、当該メタデータに対応する特徴量を抽出しS23、特徴量抽出テーブルに記憶するS24。図5は、特徴量抽出テーブルの一例であって、アイテム毎に各メタデータの特徴量と特徴量数とが記憶される。例えば、Meta1タイトルおよびMeta2概要文の場合、形態素解析処理を行い、品詞判定で名詞と、品詞未定義のカタカナとをキーワードとして抽出し、抽出した各キーワード特徴量と、抽出したキーワード数特徴量数とを特徴量抽出テーブルに記憶する。また、Meta3タイトルの読み仮名の場合、タイトルのかな文字特徴量と、かな文字数特徴量数とを特徴量抽出テーブルに記憶する。Meta4キャストの場合、キャスト特徴量と、キャスト数特徴量数とを特徴量抽出テーブルに記憶する。Meta5放映時刻の場合、放映時刻特徴量と、放映時間帯数特徴量数とを特徴量抽出テーブルに記憶する。全てのアイテムに対して特徴量抽出処理S21~S24を行った後、類似度算出部13は、全ての組み合わせのアイテム間での類似度算出処理S26~S30を行うS25。ここでは、アイテムaとアイテムbのアイテム間の類似度算出処理を例として説明する。まず、メタデータ毎に、ジャッカード係数算出処理S27、S28を行うS26。すなわち、メタデータ設定テーブル12から対応するメタデータのジャッカード係数算出時の要素を読み出し、メタデータ設定テーブル12に記憶されたアイテムaとアイテムbの対応するメタデータの特徴量とを用いて、読み出した要素の一致数を取得するS27。そして、S27で取得した一致数およびメタデータ設定テーブル12に記憶されたアイテムaとアイテムbの対応するメタデータの特徴量数とを用いてジャッカード係数を算出するS28。例えば、Meta1タイトルの場合、図5の特徴量抽出テーブルでは、アイテムaとアイテムbとでは、キーワード1とキーワード2とが一致しているため、一致数2を取得し、下記式によりジャッカード係数Jを算出する。なお、ジャッカード係数の数値の範囲は、[01]である。ジャッカード係数JアイテムaアイテムbのMeta1での一致キーワード数/アイテムaのキーワード数アイテムbのキーワード数-アイテムaアイテムbのMeta1での一致キーワード数例えば、図5に示す特徴量抽出テーブルの場合、ジャッカード係数Jは以下のとおりである。J232-2全てのメタデータのジャッカード係数の算出が終了すると、類似度算出部13は、アイテム間の類似度を算出する。すなわち、各メタデータの重み係数をメタデータ設定テーブル12から取得しS29、アイテムaとアイテムb間の類似度Fを下記式により算出し、類似度テーブルに記憶するS30。なお、類似度の数値の範囲は、[01]である。類似度F=J×W1J×W2J×Wm/m図6は、類似度テーブルの一例を示す図である。このようの、類似度テーブルには、全ての組み合わせのアイテム間の類似度が設定される。図7は、連続度算出部16が行う連続度算出処理図2:S12のフローチャートである。連続度算出処理は、まず、ログ記憶部15にログが記憶されている全てのユーザの各々に対して、S42からS44の処理を行うS41。ログ記憶部15には、各ユーザがいずれかのアイテムを利用使用アクセス、ダウンロード、閲覧、購入、視聴、予約、移動、入館、飲食などした履歴が記憶されている。本実施形態のログ記憶部15は、ユーザ毎に、利用時間時刻、利用したアイテムなどが記憶されているものとする。まず、ログ記憶部15に記憶された各ユーザのログから、連続性を抽出するためのログとして、一定期間に利用されたアイテムのアイテムリストを抽出する。具体的には、所定の期間P1≦P≦P2に使用されたアイテム数が一定数以上ある場合はS42:YES、所定の期間内のアイテムをアイテムリストとして抽出するS43。一定の期間に利用されたアイテム数が一定数より少ない場合例えば、新規登録のユーザなどS42:NO、一定期間をP1および/またはP2より広げて一定数のアイテムをアイテムリストとして抽出するS44。なお、アイテム数が一定数に満たないユーザの場合は、存在するアイテムのみをアイテムリストとして抽出する。次に、ユーザ毎に抽出したアイテムリストの各々について、グループ化シリーズとは異なる、一時的なアイテム集合を意味するを行うS45。具体的には、あるユーザのアイテムリストのアイテムの中から、全ての組み合わせで2つのアイテムを選択し、最小のグループアイテム数:2として連続度テーブルに設定するS46。連続度算出部16は、連番などによりユニークなグループ名で、選択したアイテム、ユーザ名を、連続度テーブルに登録する。例えば、アイテムリストに10個のアイテムがある場合、10C2=45個のグループが生成される。図8は、連続度テーブルの一例を示す図である。連続度テーブルには、グループ名、アイテム名、ユーザ名、連続度を有する。連続度については、後述する。なお、2番目以降のユーザのアイテムリストのグループ化を行う場合、同じアイテム群のグループが既に連続度テーブルに登録されている場合、ユーザ名のみを当該グループのユーザ名の欄に追加する。全てのユーザのアイテムリストについてS46の処理を行った後、連続度テーブルを更新する。具体的には、アイテムの関係が重複するグループがある場合、アイテムを統合した新規グループを作成し、新規グループのグループ名、ユーザ名、アイテム名を登録するとともに、既存のグループを更新するS47。例えば、グループ1Item1Item2、グループ2Item2Item3、グループ3Item1Item3に同じユーザが存在する場合、グループ4Item1Item2Item3を新規に作成し、より多いアイテム数を含むグループを作成する。全てのユーザがグループ4に統合される場合は、グループ123は削除される。また、グループ4に該当しないユーザが存在する場合は、グループ123が更新される。すなわち、一部のユーザのみグループ4に移行し、残りのユーザはグループ123に残る。また、ユーザが一人しかいないグループについては、連続度テーブルから削除するS48。このようなグループ化の処理が終了すると、次に、連続度を算出する。ここでは、アイテム数の多いグループから順に選択しS49、最初のアイテム数が最も多いグループは、S50:YESでS51:YESとなるため、連続度テーブルを参照して当該グループの仮の連続度を下記の式により算出するS52。グループの仮の連続度=グループのアイテム数×グループのユーザ数そして、次に多いアイテム数を持つグループを選択しS49、選択したグループが既に仮の連続度を計算したグループアイテム数が多いとアイテムが包含関係にあるグループの場合であってS50:YES、選択したグループのユーザ数が既に仮の連続度を計算したグループアイテム数が多いのユーザ数よりも多い場合はS51:YES、選択したグループの仮の連続度を算出するS52。また、選択したグループが、既に仮の連続度を計算したグループアイテム数が多いとアイテムが包含関係にないグループの場合S50:NO、選択したグループの仮の連続度を算出するS53。また、選択したグループのユーザ数が既に仮の連続度を計算したグループアイテム数が多いのユーザ数以下の場合はS51:NO、選択したグループを連続度テーブルから削除するS56。全てのグループの仮の連続度が計算された後、仮の連続度が一定数例えば50以下のグループは、連続性がないとみなし、連続度テーブルから削除するS53。そして、全グループの中で最大の仮の連続度MAXseqを抽出しS54、全グループの仮の連続度をMAXseqで除算した値を、グループの連続度として連続度テーブルに記憶するS55。図9は、シリーズ度算出部18が行う処理図2:S13~S16のフローチャートである。シリーズ度算出部18は連続度算出部16が生成した連続度テーブルの全グループに対して、後述する処理を行うことでグループ毎の類似度およびシリーズ度を算出し、シリーズアイテムを抽出する。シリーズ度算出部18は、連続度テーブルの全てのグループの各々に対して、S62からS66の処理を行うS61。すなわち、対象のグループの全てのアイテムについて、アイテム間の類似度を類似度テーブル図6参照から抽出しS62、類似度が一定値例えば05を超えるアイテムのみ保持し、一定値以下のアイテムは連続度テーブルから削除するS63。例えば、対象のグループのアイテムとしてItem123がある場合、Item1とItem2の類似度が06、Item2とItem3の類似度が03、Item1とItem3の類似度が02である場合、Item12のみ残し、Item3を削除する。そして、アイテム間の類似度の標準偏差に対して、±σの範疇であるアイテムのみ、保持し、それ以外のアイテムは連続度テーブルから削除するS64。そして、現時点で連続度テーブルに保持されている各アイテムのアイテム間の類似度の平均が一定値例えば05を超える場合、類似度の平均を当該グループの類似度として、連続度テーブルに記憶するS65。なお、アイテム間の類似度の平均が一定値以下の場合は、当該グループを連続度テーブルから削除する。そして、S65で算出した類似度と、連続度算出部16が算出した連続度図7:S55を用いて、以下の式により、当該グループのシリーズ度を算出するS66。シリーズ度=類似度×連続度シリーズ度は、各グループがどれくらいまとまっているかを示す指標として用いられる。例えば、実際のコンテンツ推薦の際に、シリーズ度の高いグループのアイテム群から推薦することが考えられる。図10は、類似度およびシリーズ度が設定された連続度テーブルの一例である。連続度テーブルの全てのグループについて、類似度およびシリーズ度を算出した後、以下の判定処理により、各グループがシリーズアイテム群、同質アイテム群、まとめ見アイテム群、のいずれかに該当するかを判別する。具体的には、類似度が一定値A第1の閾値より大きくS67:YES、連続度が一定値B第2の閾値より大きいグループの場合S68:YES、当該グループのアイテム群を、ユーザが続けて利用したくなるアイテム群シリーズアイテム群と判別するS69。なお、推薦エンジン不図示の結果リストにおいて、当該アイテム群シリーズアイテム群がある場合は、ユーザの利用ログで未利用となっている最も若い話数を持つアイテムに変換することで、ユーザが直前に見たアイテムの次の話数を推薦して推薦エンジンの精度を高めることができるS70。また、類似度が一定値A第1の閾値より大きくS67:YES、連続度が一定値B第2の閾値以下のグループの場合S68:NO、当該グループのアイテム群を、メタデータとしては関連性が強いが、ユーザからはまとめて見られる傾向がないアイテム群同質アイテム群と判別するS71。なお、推薦エンジン不図示の結果リストにおいて、当該アイテム群同質アイテム群が複数ある場合は、ユーザの利用ログに類似するアイテムを選択し、そうでないアイテムを削除することで、推薦エンジンの精度をより高めることができるS72。また、類似度が一定値A第1の閾値以下でS67:NO、連続度が一定値C第3の閾値より大きいグループの場合S73:YES、当該グループのアイテム群を、メタデータでは関連性は明確ではないが、ユーザからはまとまって見られる可能性の高いアイテム群まとめ見パックアイテム群と判別するS74。なお、推薦エンジン不図示の結果リストにおいて、当該アイテム群まとめ見パックアイテム群に含まれるアイテムがある場合は、そのアイテムと連続度が高く、かつ、同じシリーズアイテムではないまとめ見パックアイテムを推薦して推薦エンジンの精度を高めることができるS75。また、類似度が一定値A第1の閾値以下でS67:NO、連続度が一定値C第3の閾値以下のグループの場合S73:NO、当該グループのアイテム群を、シリーズ等としてまとめるのには相応しくないと判定し、当該グループを連続度テーブルから削除するS76。以上説明した本実施形態では、メタデータから把握されるアイテムの類似度に加えて、アイテムの連続度を指標とし、ユーザが続けて利用したくなるアイテム群シリーズアイテム群を抽出する。これにより、本実施形態では、より適切な、精度の高いシリーズアイテム群を抽出することができる。また、メタデータの運用いかんに関わらず、シリーズアイテムの抽出が可能になる。また、本実施形態では、類似度および連続度が比較的大きいグループのアイテム群をシリーズアイテム群として抽出する。これにより、例えば、あるアイテムを視聴した後に、シリーズアイテムの次の話数を推薦することで、精度の高い推薦を行うことができる。あるいは、協調フィルタリング系の推薦アルゴリズムにおいて、一つのシリーズアイテム内で複数の話数が視聴された場合に、重み付けを低く設定することで、精度を高く推薦を行うことができるまとまりのあるコンテンツを複数回推薦せずに、ほかのコンテンツを推薦できる。また、本実施形態では、類似度が比較的小さく、連続度が比較的大きいグループのアイテム群を、メタデータでは関連性が明確ではないが、ユーザからはまとまって見られる可能性の高いアイテム群を、まとめ見パックアイテムとして抽出することができる。これによって、メタデータだけでは実現できず、協調フィルタリングのユーザログベースの関連性の高さとも異なる、連続性を持つアイテム群を推薦することができる。また、本実施形態では、類似度が比較的大きく、連続度が比較的小さいグループのアイテム群を、メタデータとしては関連性が強いが、ユーザからはまとめて見られる傾向がない同質アイテム群として抽出することができる。これによって、同じコンテンツの再放送や画質違いのコンテンツ高精細度HDHighDefinitionのコンテンツと標準精細度SDStandardDefinitionのコンテンツを判別することができ、過去に同じコンテンツを視聴したユーザに、タイトルなどは微妙に違うが中身は同じコンテンツを推薦せずにすみ、推薦の精度をあげることができる。また、本実施形態では、類似度に連続度を乗算してシリーズ度を算出することで、段階的なシリーズアイテムらしさをパラメータとして取得することができる。なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。