本发明提供了一种基于大数据分析的气味识别方法，通过采集大数据平台中的化学分子结构信息数据建立相应的标准气味分子数据库，与化学理论相结合进行数据预处理提取合适的特征。根据不同气味物质的化学结构特征不同，采用KNN、BP神经网络等算法建立模型对不同气味物质进行相似性分类，并对比气味的识别率，以此更好的实现通过物质的化学结构来识别物质的气味。当分类识别率较高时，即表示所提取的特征可以把物质气味信息进行有效地区分，也即所提取的特征更接近物质气味的本质、更能表示物质的气味信息。该方法稳点、简便，可为气味识别提供不同的思路参考，同时可以省去寻找特定气味分子所需的大量精力和投入，为进一步研究物质气味通用性表征模式奠定基础。