Разработан подход  для сравнительного анализа коллекций научных журналов на основе анализа графа соавторств и модели текста. Использование временных рядов метрик графа соавторства  позволило  провести  анализ  тенденций  в развитии коллабораций  авторов журнала.  Модель текста была построена  с помощью методов машинного  обучения. При помощи модели  текста была произведена классификация контента журналов для выявления  степени аутентичности различных журналов и различных выпусков одного журнала. Разработана метрика  Коэффициент  контентной аутентичности, позволяющая количественно оценивать аутентичность коллекций журналов в сравнении.  Сравнительный  тематический  анализ коллекций журналов выполнен  с использованием  тематической  модели с аддитивной  регуляризацией.  На основании созданной тематической модели авторами построены тематические профили архивов журналов в едином тематическом базисе. Разработанный подход был применен к архивам двух журналов по тематике <i>Ревматология</i> за период 2000 – 2018 гг. В качестве эталона для сравнения метрик соавторств были взяты публичные наборы данных научной лаборатории SNAP Стендфордского  университета.  Проведено  сравнение коллабораций  соавторов журналов по тематике <i>Ревматология</i> с эталонными коллаборациями авторов. Произведено количественное сопоставление больших объемов текстов и метаданных научных статей. В результате проведенного авторами эксперимента с использованием разработанных методик показано, что контентная аутентичность выбранных журналов составляет 89%, соавторства в одном из журналов имеют ярко выраженную центральность, что является отличительной чертой редакционной политики. Наглядность и непротиворечивость полученных результатов подтверждает эффективность предложенного подхода. Разработанный в ходе эксперимента код на языке программирования Python может быть применен для сравнительного анализа других коллекций журналов на русском языке.
сравнительный тематический анализ, сравнительная модель текста, глубокий анализ текста, анализ социальных сетей