Проблема эффективной навигации и поиска релевантной информации в постоянно растущем объеме научных публикаций требует перехода от классических методов полнотекстового поиска к семантическим моделям. В работе предложен подход к структурированию гетерогенного корпуса научных текстов путем построения графа знаний. Разработан конвейер обработки данных, включающий извлечение метаданных, ключевых слов и структурных элементов статей, а затем их интеграцию в единый граф. На основе построенного графа знаний реализованы методы анализа явных и извлечения неявных связей между публикациями. Результаты исследования демонстрируют эффективность графового представления научной информации для выявления скрытых закономерностей в предметных областях и поддержки интеллектуальной навигации.