Цель исследования состоит в выявлении коллективов авторов, недобросовестно повышающих свои наукометрические показатели путем частого взаимного цитирования. Если составить граф цитирований, где вершинами будут выступать авторы, а ребрами — отношения «автор процитировал автора», то такими подозрительными коллективами могут быть клики, на которые есть мало ссылок от других авторов, а внутренних ссылок, наоборот, много.
Были получены метаданные о научных публикациях из сервиса Crossref, проведена их фильтрация и приведение к удобному для обработки виду с последующей загрузкой в локальную базу данных MySQL. После этапа переноса данных были выделены неориентированный граф цитирований и его компоненты связности, найдены максимальные клики и проведён анализ их статистических характеристик. С учетом этих характеристик выделены наиболее подозрительные коллективы. Данный метод может быть использован для поиска групп авторов, цитирующих друг друга по договоренности. C. 18-29.

The goal of the research is to detect groups of authors that increase their scientometric indexes through excessively frequent mutual citations. In a citation graph with vertices and edges representing authors and «author-cites-author» relations respectively, suspicious groups might be cliques that have few citations from other authors and, conversely, many internal citations. Metadata on scientific publications from the Crossref service was retrieved, filtered and reduced to an easy-to-process form, and then uploaded to the local MySQL database. After the data transfer phase the undirected citation graph and its connectivity components were extracted, the maximum cliques were found and their statistical characteristics were analyzed. The most suspicious collectives were detected using these characteristics. This method can be used to detect groups of authors who cite each other by agreement.