У робот╕ запропоновано новий методолог╕чний п╕дх╕д до оц╕нки потенц╕алу наукового сп╕вавторства в галуз╕ к╕бербезпеки, який базу╓ться на по╓днанн╕ структурного анал╕зу мереж сп╕вавторства з оц╕нкою тематично╖ близькост╕ досл╕дник╕в. На в╕дм╕ну в╕д традиц╕йних графових моделей, що враховують лише попарн╕ вза╓мод╕╖, запропонована методика використову╓ г╕перграфи . математичн╕ структури, здатн╕ збер╕гати багатосторонн╕ зв.язки, наприклад, одночасну участь к╕лькох автор╕в у сп╕льн╕й публ╕кац╕╖. Для повноц╕нного анал╕зу використову╓ться дво╖ста модель: перший г╕перграф в╕добража╓ структуру сп╕вавторства, другий . семантичну близьк╕сть через ключов╕ слова, витягнут╕ з анотац╕й публ╕кац╕й. Це дозволило одночасно враховувати як ╕сторичний досв╕д сп╕впрац╕, так ╕ тематичну сум╕сн╕сть досл╕дник╕в, нав╕ть якщо вони ще не працювали разом. Розроблено комплекс метрик, що вим╕рюють частоту сп╕льних публ╕кац╕й, к╕льк╕сть посередник╕в у мереж╕ сп╕вавторства, часову динам╕ку публ╕кац╕йно╖ активност╕, а також сп╕льн╕сть ╕ вагом╕сть тематичних терм╕н╕в. На основ╕ цих метрик обчислю╓ться узагальнений ╕ндекс потенц╕алу сп╕впрац╕ для пари автор╕в.