《an introduction to the special issue on cross-community mining》這篇文章主要講述了ccm領域包含的4大方面，並列舉該領域中存在的六大問題和解決方案。我想先就ccm的4大方面（屬性關聯（propertyassociation）、資料融合（data aggregation）、知識轉移（knowledge transfer）、交叉社群網路資料的傳播與促進作用（informationdissemination and forwarding））談談自己對本文的理解。
現在，人們生活在多種多樣的社交圈子裡，這種圈子可以是現實社會中穩定的強關聯關係；也可以是虛擬世界中基於某一共同的興趣愛好而形成的微關聯或弱關聯關係。強關聯關係能直接影響人的行為動作及需求，但弱關聯關係也可通過人在不同社群中的特點，來挖掘使用者潛在的特徵，從而分析出使用者需求。儘管，線上線下間使用者的社交圈子會不同，但形成社交網路圈子中的人是有特定行為特點的，property association即是通過使用者間所具備的某一共同屬性關聯起整個社交圈子。
怎樣將複雜社群之間的資料融合在一起？這便是data aggregation所解決的問題。我們知道網路之間也存在關係，包括：依存關係，合作關係，交叉關係。正是網路中的這種交叉關係，才使得網路中的資料可以融合。如果我們能判斷不同的社交網路中存在的某些節點是同乙個人a，那便可以將a在不同社交網路上的資料整合起來，再為a設計乙個適合其自身特點的分類器，優化出乙個**模型，這一過程，我認為是dataaggregation。就像文章第三節指出的第乙個問題「基於社群相似度網路的大規模行為識別」，它的解決方法是：在有相似性特徵的社交網路（csn）中，每個使用者都有乙個獨一無二的分類器，csn利用源自人群的感測器資料，借助來自其他類似使用者的資料，對分類器加以個性化識別。這樣做的好處是即使使用者數量龐大，特點多種多樣，也能基於某一屬性篩選出相似使用者。
未來社會，我們期望的是所有的移動裝置都可以通過雲計算、廣域wifi等整合在一起，使這些裝置都有篩選資訊的能力。普適計算的特點就是人們在任何時間地點環境下可以通過任何方式進行資訊的獲取或處理。文章第三節最後乙個問題指出：我們應該對跨社群的上下文管理機制進行創新。例如我們可以利用上下文相似性開發基於上下文的社群，這種社群支援上下文繼承其他社群的成員。這種框架會使複雜的社群網路間的資訊的互動變得更加高效。
當然，我們也可以利用ccm技術的地理特徵獲取使用者線上線下的社交關係。twitter就是抓住了這一機遇，對社交網路中的地理位置效應進行分析和度量。twitter分析了使用者、使用者間的關係、使用者資訊的流動這三種屬性，發現大多數使用者的社交圈子都是同一國家不同的幾個城市。這更能說明物理世界中的社會關係在虛擬的網路社會中是可以獲取的，並且能應用於複雜社群間資訊的挖掘。
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