We excluded all automatically-generated tags from the datasets (e.g., no-tag or bibtex-import) and decapitalized all tags as suggested in related work (e.g., [1]}). Furthermore, to reduce the computational effort, we randomly selected 10% of CiteULike and 3% of Delicious user profiles (see also [2]}) but did not apply a \(p\) -core pruning to avoid a biased evaluation (see [3]}). The statistics of our used dataset samples are shown in Table REF .
<TABLE><FIGURE>
Мы исключили все автоматически сгенерированные теги из наборов данных (например, no-tag или bibtex-import) и привели все теги к нижнему регистру, как это предлагается в связанных работах (например, [1]). Кроме того, для уменьшения вычислительных затрат мы случайным образом выбрали 10% профилей пользователей CiteULike и 3% пользовательских профилей Delicious (см. также [2]), но не применяли ядерное прунингование \(p\)-ядра, чтобы избежать смещенной оценки (см. [3]). Статистика использованных выборок набора данных приведена в таблице REF. 

<TABLE><FIGURE>