用于创建和管理与香料相关的用户配置文件的方法和系统

摘要

本发明涉及一种用于创建和管理与香料相关的用户配置文件的方法，包括以下步骤：‑基于要被设置配置文件的用户的输入来识别初始香料偏好配置文件(S2–S5)；‑基于初始香料偏好配置文件为用户提供第一数量的芳香调协，其中在适合于与自动香料分配器单元(12)一起使用的香料盒中提供香料(S6)；‑基于初始香料偏好配置文件和根据自动香料分配器单元(12)的操作对使用模式的评估，来创建用户配置文件(S8)；以及‑基于用户配置文件定期为用户提供更换香料盒，并基于对自动香料分配器单元(12)的使用模式的评估更新用户配置文件(S10，S8)。

说明书

本发明涉及一种用于创建和管理与香料有关的用户配置文件的方法，以及一种用于执行这种方法的系统。

很早以前就知道在化妆品和其他生活方式领域的背景中分配芳香液体，例如香水或空气清新器液体。为此目的，已知用于芳香液体的手动操作的分配器和扩散器，用户可以在手动致动时使用它们使液体喷成雾状或雾化。另外，市场上有电动操作的气味扩散器，其中气味扩散器例如每隔一定间隔使芳香液体雾化。

要分配的芳香液体通常是溶解在载体或溶剂液体中的多达数十或数百个芳香分子的复杂混合物，它们以预定比例混合以构建所谓的“调协(accords)”，这参考了音乐理论：以预定的比例覆盖多个音调频率会导致不同的和谐或紧张的感觉。基于所述调协的概念，香水制造者会根据家族、子家族、分类器尺寸对香水进行分类，其中最强烈的嗅觉被识别为家族，较弱的嗅觉被识别为子家族，且最弱的被识别为分类器尺寸。在香水组成的领域中，所述调协本身由许多芳香分子组成，并且通常根据它们的真实来源或原型被分类，即被分类为例如柠檬酸、皮革、木质等类别。

显而易见的是，由于自然界中发现的大量芳香液体并且对于香水制造者也可以购买到，因此可以想象到实际上无数种可能性来组合所述芳香液体。尽管这已经导致市场上越来越多的具有独特气味的香水和空气清新器，但仍需要个性化的气味。例如，这已经导致了香水制造者提供了为其客户量身定制的定制气味，这些顾客愿意支付五位数来创建他们自己的个性化香水。但是，目前市场上所有的气味和香水都是静态的，使得各种芳香分子的混合比例由香水制造者确定，且不能根据用户的实时偏好进行动态更改和调节。由于人的个人品味和嗅觉倾向于随着时间而改变和调制，因此所有可用的香水和空气清新器的静态性质无法保证任何用户在任何时候都满意的结果。

因此，本发明的目的是提供一种用于创建和管理与香料相关的用户配置文件的方法，利用该方法可以解释用户的品味和偏好的时间依赖变化，并且利用该方法可以基于如下来进行预测：基于可用数据的评估，在任何时候都可以为用户提供令人满意的气味。为此目的，根据本发明的方法包括以下步骤：

·基于要被设置配置文件的用户的输入来识别初始香料偏好配置文件，

·基于初始香料偏好配置文件为用户提供第一数量的芳香调协，其中在适合于与自动香料分配器单元一起使用的香料盒中提供香料，

·基于初始香料偏好配置文件以及根据自动香料分配器单元的操作对使用模式的评估，来创建用户配置文件，以及

·基于用户配置文件定期为用户提供更换香料盒，并基于对自动香料分配器单元的使用模式的评估来更新用户配置文件。

因此，利用根据本发明的方法，通过监视用户的使用模式并定期地并且至少部分地基于所述使用模式向他或她提供更换香料盒，创建了反馈回路，其中数据是持续产生的并用于更新和指定相应用户的不断变化的品味和偏好。因此，自动香料分配器单元不仅充当实际上为用户提供香料的硬件，而且还充当用户与用于跟踪和预测他/她的偏好的底层算法之间的接口。在至少部分地基于用户配置文件所做的描述来调节分配器单元的操作以及提供新的香料并评估用户对所述调节的反应时，反馈回路闭合，并且基于机器学习的原理，预期根据本发明的方法的不断提高的预测能力。

为了识别初始香料偏好配置文件，可以采用几种策略。在本发明的最基本的实施例中，用户可以例如基于对优选气味的建议或口头描述，从有限数量的预定义的初始香料偏好配置文件简单地进行选择。

在更复杂的实施例中，识别初始香料偏好配置文件可以包括为用户提供第二数量的香料，以识别嗅觉偏好和/或感知阈值，香料的第二数量大于芳香调协的第一数量。基于为识别初始香料偏好配置文件而提供的香料，用户可以将他或她的特定偏好和阈值输入到专用网站、智能手机应用或类似物中，并且基于他或她的输入，可能连同例如性别、年龄、位置以及其他人口统计和/或行为分段参数的另外输入一起，可以基于合适的算法和/或神经网络来识别初始香料偏好配置文件。

对于用户配置文件的创建和所述配置文件的更新，评估自动香料分配器单元的操作的使用模式。为此目的，自动香料分配器单元的操作可以基于用户的输入和/或自动香料分配器单元的操作可以基于用户配置文件被调节。在这一点上，用户与执行根据本发明的方法的底层系统进行交互，并将他或她的输入提供给反馈回路，在该反馈回路上创建或更新他或她的配置文件。在此上下文中可以评估的分配器单元的操作的可能参数当然取决于实际的硬件及其可能性和实施的操作模式，并且可以包括操作的模式和操作的次数、从第一数量的芳香调协分配出的气味的类型和比例等。

尽管可以基于严格定期的时间表(例如每月交付)来执行更换香料盒的提供，但是也可以基于自动香料分配器单元的操作历史和用户配置文件来调节用于为用户提供置换香料盒的时段。因此，在上述反馈回路中收集的数据不仅可以用于创建和更新用户配置文件，还可以用于监视自动香料分配器单元的、关于分配的香料的量并因此关于用于更换空的香料盒的需要的操作。当然，也可以基于用户配置文件执行评估，因为配置文件可以包含有关用户多久一次操作自动香料分配器单元的信息，从该信息可以得出用于更换盒的时段。

如果单个用户访问至少两个自动香料分配器单元，则可以评估所述自动香料分配器单元中的多个或全部自动香料分配器单元的使用模式，以更新单个用户配置文件。从多个自动香料分配器单元检索数据可以增加用户配置文件的粒度和详细程度，使得可以评估用户在哪种情况下和在哪种环境中偏好某种气味，例如，用户可能在他/她的公寓、办公室和他/她的汽车中偏好不同的气味。基于所述数据，可以关于用户的当前和未来偏好做出更精确的预测。

此外，可以基于至少一个另外用户的用户配置文件另外地执行初始香料偏好配置文件的识别和用户配置文件的更新。例如，相似年龄段和相似地理区域中的用户可能在品味上、关于气味有重叠，该重叠可能会反映在他们的用户配置文件中，并可用于生成未来的初始香料偏好配置文件(配置文件)和更新当前用户配置文件。

以类似的方式，使用模式的评估可以包括使用周期的识别，例如每天，每周和/或每年的使用周期。通过评估这种模式，可以解释以下事实：许多用户在不同的季节或一天中的不同时间偏好不同的气味，使得可以关于未来的再发生的偏好做出精确的预测。

此外，可以基于用户的生理和/或心理变量或任何外部输入来另外地更新用户配置文件。为此目的，只要用户同意将他或她的数据用于此目的，就可以有益地使用关于用户的任何可用数据。例如，在社交网络渠道上执行的任何活动或由跟踪装置或移动电话记录的任何活动都可以朝向改变关于气味的偏好进行指示。此外，诸如天气数据的外部输入可以被处理并且用于更新用户配置文件。

由于对根据本发明的方法可获得的且可用于根据本发明的方法的大量数据，可以使用神经网络、还可能基于任何另外的可用数据执行对使用模式的评估以及对用户配置文件的更新。这样的神经网络已显示出特别适合于此类目的，这是因为它们的、通过反馈学习来随着时间的推移改进预测的固有特征使它们成为用于此类任务的最佳选择。

尽管在自动香料分配器单元中使用的并且(如果适用)还用于识别初始香料偏好配置文件的香料可以是孤立的芳香分子，但在优选的实施例中，它们是包含多种芳香化合物的气味调协。所述气味调协容易获得并且由专业的香水制造者预先组装，使得在自动香料分配器单元的操作期间，用户不必承担适当的调协的低级组成的任务，而是可以专注于结合根据他或她的偏好预制的调协的高级任务。

为此目的，自动香料分配器单元被布置为以香料之间的控制的质量流比例同时分配多种香料，优选地至少五种香料。根据所采用的硬件和软件，所述质量流率可以由分配器单元的用户控制到任何期望的细节水平，例如，仅具有几个预设水平或降低到百分比水平。

在更基本的实施例中，可以分配单种香料，其中当分配器单元可获得仅一种香料时，还可以评估自动香料分配器单元的操作。但是，这将导致不太复杂的数据分析和配置文件更新。

为了避免“嗅觉疲劳”，这是由于人类的嗅觉倾向于相当快地习惯于气味而引起的，因此可以在预定义边界内、以预定或随机的方式对自动香料分配器单元据其来同时分配香料的质量流比例进行时间调制。通过根据预定义的边界对自动香料分配器单元分配的整体气味的组成进行时间调制，可以将获得的整体气味的“调性”保留或更改为所期望的程度，而气味的总强度也可以根据所期望的操作的模式更改为用户是否可以感知的程度。

在根据本发明的方法的优选实施例中，芳香调协的第一数量可以为至少五种，且香料的第二数量可以为至少十种、优选地至少二十种、最优选地至少三十种。通过提供如此大量的香料，既用于识别初始香料偏好配置文件，又用于更新用户配置文件，用户配置文件的更改的粒度以及响应性都可能很高。为了执行初始香料偏好的识别，可以使用专用装置，或者可以为用户提供大量样品，这些样品或者可以在自动香料分配器单元中使用或者可以由用户简单地手动采样。但是，提供的香料越多，集成另一个装置的便利性就越高。

根据第二方面，本发明涉及一种用于执行根据本发明的方法的系统，该系统包括自动香料分配器单元和后端服务器，自动香料分配器单元和后端服务器能够数据通信。可以在自动香料分配器单元的控制单元和后端服务器之间分配所有计算和数据分析任务，使得自动香料分配器单元本身可以执行一些初步或复杂的数据分析，也可以简单地将与使用模式相关的数据转发到后端服务器，在该服务器处随后执行所有计算并存储用户配置文件。

当与附图1一起考虑时，从以下对实施例的描述中，本发明的另外特征和优点将变得更加清楚。所述图1示出了根据本发明的方法和系统的实施例的流程图和示意图。

参照图1的流程图，根据本发明，该方法的潜在用户首先在步骤S1订购所谓的“气味主套件”。在收到所述套件之前，他或她可能已经将数据输入到网络表单或智能手机应用中，例如，通过从多个预定义的初始香料偏好配置文件或可用于识别初始香料偏好配置文件(步骤S2)的其他个人数据中选择出一个初始香料偏好配置文件来回答有关他/她的气味偏好的问题。

在步骤S3将可能包含大约30种代表性气味调协的样本的气味主套件已经运输到用户之后，他/她可以在步骤S4在家中对不同的气味进行采样，并将关于偏好和感知阈值的更多数据输入到所述网络表单或智能手机应用中。

根据在步骤S2和S4接收到的数据，在步骤S5，采用复杂数据分析技术(例如神经网络或其他专用和调谐算法)并且还可能考虑另外数据(例如具有类似偏好和/或个性的其他用户的配置文件)的后端服务器10将识别用户的初始香料偏好配置文件。

基于所述初始香料偏好配置文件，在步骤S6，将多个香料盒运输到用户，预见该多个香料盒将在自动香料分配器单元12中使用。要运输的实际数量的盒可以根据自动香料分配器单元的类型和用户的选择而变化，但是通常在自动香料分配器单元12中将采用大约五个这样的盒。

在步骤S7，为了启动根据本发明的反馈回路，用户根据他/她对在步骤S6中提供的香料的偏好，启动并调节自动香料分配器单元12的操作。自动香料分配器单元12和连接的智能手机应用持续监视由用户控制的使用模式，并通过数据链L将与所述使用模式有关的数据转发到后端服务器10。

在步骤S8的第一次出现时，后端服务器10识别自动香料分配器单元12的操作的使用模式，并基于其评估以及初始香料偏好配置文件，创建用户配置文件。所述用户配置文件通过数据链L再次被转发到自动香料分配器单元12和智能手机应用，使得在步骤S9中，自动香料分配器单元12可以基于导出的用户配置文件和关于用户偏好的预测来实时调节其操作。

所述预测可包括操作的启动和停止时间，要分配的气味调协的质量流比例等。在步骤S10中反馈回路闭合，在该步骤中，定期将新的香料盒输送到用户，基于用户反馈(例如对自动香料分配器单元12的操作参数的手动调节)，简单地更换或者空的香料盒或不同的香料盒。

当在步骤S7中用户再次启动并调节具有更换的盒的自动香料分配器单元12的操作时，他/她的用户配置文件仍存储在后端服务器中，使得在步骤S8中，不需要创建新的配置文件，而是将再次基于用户反馈(例如自动香料分配器单元12的操作参数的手动调节)来更新现有的配置文件。必须注意的是，这种更新可以在自动香料分配器单元12操作的任何时间执行，而不仅可以在例如以固定的时间间隔交付新盒之后或者在每次由用户手动调节分配器单元12和智能手机应用的操作参数之后执行。

关于后端服务器10和自动香料分配器单元12的设计和布局，只要提供根据本发明的方法所需的基本功能，就可以使用各种实施例。为此目的，后端服务器10需要足够的计算能力和存储以及高吞吐量的网络连接，以便处理传入和传出的数据流和计算任务并且存储用户配置文件。另一方面，自动分配器单元12必须能够与其用户进行某种交互，以控制其操作，优选通过与移动电话或集成控制面板的蓝牙链接进行控制。此外，需要具有足够的计算能力和存储来记录用户的使用模式，并且需要与该后端服务器12进行数据连接，以便将所述数据提供给服务器并周期地接收已创建和更新的用户配置文件。