В робот╕ досл╕джуються нов╕ характеристики вузл╕в мережевих структур - показник релаксац╕╖ мереж╕ та ╕ндив╕дуальний показник релаксац╕╖ вузла. Для отримання показника релаксац╕╖ застосовуються так зван╕ упов╕льнен╕ ╕терац╕йн╕ алгоритми для HITS та PageRank. Встановлено, що на в╕дновлення традиц╕йних показник╕в мереж╕, п╕сля збурення окремих вузл╕в, вплива╓ ╖╖ тополог╕я. Як приклад, показник релаксац╕╖ мереж╕ та ╕ндив╕дуальний показник релаксац╕╖ вузла були використан╕ для досл╕дження структури мереж╕ терм╕н╕в, побудовано╖ для предметно╖ област╕ "К╕бербезпека".

Завдяки застосуванню показник╕в релаксац╕╖ вдалося визначити найб╕льш важлив╕ зм╕стовн╕ компоненти мереж╕ та ранжувати ╖х за введеними показниками. Отримане ранжування у пор╕внянн╕ з ранжуванням за показниками HITS та PageRank показу╓ ун╕кальн╕сть запропонованих показника релаксац╕╖ мереж╕ та ╕ндив╕дуального показника релаксац╕╖ вузла.

Ключов╕ слова: складна мережа, показник релаксац╕╖,╕ндив╕дуальний показник релаксац╕╖,HITS, PageRank, предметна область, мережа терм╕н╕в