科学家使用复杂的数学分析——而不是他们的鼻子——来确定香水成分的组成。并不是他们打算通过自己的生产来吸引香水行业的眼球。他们的配方来源于对一万多种香水的研究，旨在找出哪种香水能获得最好的顾客反应。
(资料图片仅供参考)
来自英国伦敦帝国理工学院的物理学家Vaiva Vasiliauskaite和Tim Evans采用的方法是香水生意的一种新方法。
香水通过混合“香味”组合成一种“契约”——茉莉花和苹果等个别气味。
传统上，制作香水的工作一直是“鼻子”的工作，鼻子是一个专家，具有协议和笔记的知识，以及它们在香水制造中的挥发性、长时间气味等重要属性。
这种专业知识通常是通过对天然油和化学分子的许多不同组合的多年训练和实验获得的。没错，因为最古老的美索不达米亚记录了最早的香水。
但现在是互联网时代，所以Vasiliauskaite和Evans将一种叫做复杂网络分析的专业数学工具应用到香水在线数据库中，包括制造商描述、客户评级和销售数据。
他们的第一个发现是，香水的受欢迎程度似乎不是由价格或年龄决定的。
研究人员在《PLOS一》杂志上写道：“这促使我们使用网络方法来研究成分，看看这些成分能否解释成功制造香水的成分。”
他们发现数据库中的10599种香水使用了1047种不同的味道。虽然钞票可以从制造商的描述中识别出来，但香水中每张钞票的确切数量仍然是一个商业秘密。
有趣的是，最常用的笔记和那些从客户那里获得最佳评级的笔记之间是有区别的。
最具代表性的音符是麝香、茉莉、佛手柑、檀香和琥珀。然而，提升客户评级最有效的音符是茴香、鸢尾根、兰花、竹子和康乃馨(按顺序排列)。
同样，最常见的协议，如天竺葵和薰衣草，也不是顾客最强烈的反应。较少使用的协议，如茉莉和薄荷，或麝香，香根草和香草，促进更积极的香水评级。
研究人员写道：“我们的研究结果表明，这些协议应该比现在更受欢迎，并且应该在未来受到更多关注。”
“我们的工作提供了对香水成功因素的见解。它还建立了一个基于简单属性和顾客评论的香水统计分析框架。
“它可能是系统组件选择的有用工具，可以用作人工鼻子。
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