审阅人指派问题是期刊编辑、学术会议程序委员会及项目基金委员会等需要面对的一项繁重的工作。本报告设计了一个实用的自然基金申请书计算机辅助指派系统，它包含了话题树和领域ontology的构建、基于话题树和领域ontology的申请书-候选专家匹配度计算，以及加入学术利益回避等约束条件进行均衡指派与优化算法。其中，申请书和候选专家建模采用了基于复杂网络的关键词提取技术。实验表明，关键词向量在文本的表征上优于传统的TF-IDF方法，相比LSI的方法有更加直观的意义，有利于领域专家对结果进行甄别与优化。在话题树的构建上，采用了论文（申请书）的关键词提取、网络自动层次化聚类技术，得到一棵层次化的话题树。本项目的难点主要包括，如何综合中英文不同语种的论文信息来构建领域ontology，如何综合利用话题树和领域ontology来计算申请书-候选专家的相似度等。本报告针对这些难点提出了有效的解决方案。
