CN113239289B - 一种群组活动推荐方法、系统、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

一种群组活动推荐方法、系统、电子设备及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种群组活动推荐方法、系统、电子设备及可读存储介质，包括：根据历史群组活动信息预测群组内成员对候选活动的偏好概率，以此得到成员的个人偏好活动序列；根据个人偏好活动序列得到群组推荐活动集合和群组推荐活动的评分；根据成员对每个群组推荐活动的评分得到该成员对任意两个群组推荐活动的模糊偏好关系矩阵，根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到群组的共识矩阵，以此得到群组的平均共识度；根据群组的平均共识度得到群组内偏离共识度的成员和未达到目标共识度的群组推荐活动，并对其进行调整，得到最优群组活动推荐结果。使推荐结果具有更高的成员共识程度，更容易被群组成员接受。

Description

一种群组活动推荐方法、系统、电子设备及可读存储介质
技术领域
本发明属于群组移动推荐技术领域，特别是涉及一种群组活动推荐方法、系统、电子设备及可读存储介质。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着互联网的快速发展，单纯的线上交互已经无法满足用户的需求，移动社交通过智能终端将社交活动从虚拟网络空间投射到真实的物理世界，从而更加便捷、深入地融入到人们的生活之中。基于线下活动、以群组形式参与成为现阶段社交网络的流行趋势，而对于群组来说，对海量的活动进行筛选，为群组进行有效的活动推荐成为亟待解决的问题。
发明人在研究中发现，面向群组移动的推荐问题面临很大的挑战，首先，群组成员偏好的个性化和多样性使得共识形成变得困难，简单地聚合每个成员的兴趣无法形成有效的群组推荐；其次，影响用户最终选择的因素除了其长期偏好，更有可能是用户近期的行为序列模式，在这种模式下，用户的下一个行为更可能取决于最近的交互活动；例如，对于某个用户来说，运动类活动是其长期偏好，用户在参加NBA现场观赛活动不久后再去参与一场篮球比赛活动，就反映了其行为序列模式。
发明人在研究中还发现，时空约束增加移动用户行为意图的不确定性；比如用户会选择在周末参加美术馆参观活动，但是可能经常在工作日的中午在公司附近的餐馆参加同事聚餐。现实中的社群活动具有时间、位置等环境上下文特性，随之产生时效性、距离等时空约束，这些因素直接影响到用户对于活动的选择，需要通过感知不同的移动情景，即时分析用户行为才能够形成有效的活动推荐。
针对上述问题，以往的群组推荐方法侧重于群组中成员个人偏好的聚合或融合，或者通过训练一个神经网络模型学习群组的成员的偏好，并完成针对群组的推荐，但是，在各种群组推荐方法中，移动群组成员之间的相互影响及动态的决策过程很难形成输入，并通过训练模型进行表征，同时也面临着泛化和训练的问题。总之，面向群组的推荐效果不够理想。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种群组活动推荐方法、系统、电子设备及可读存储介质，提出一种时空情景感知和行为序列感知的卷积神经网络模型，用来预测群组中成员的个人偏好，并将其作为群组共识决策阶段的初始参数，提出迭代的群组共识决策过程，基于模糊偏好关系矩阵进行有限次共识迭代计算，以不断改进成员的共识程度，从而使得推荐结果具有更高的成员共识程度，更容易被群组成员接受。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供一种群组活动推荐方法，包括：
根据历史群组活动信息预测群组内成员对候选活动的偏好概率，根据偏好概率得到成员的个人偏好活动序列；
根据个人偏好活动序列得到群组推荐活动集合，对任一群组推荐活动，根据成员的个人评分和集体评分得到该群组推荐活动的评分；
根据成员对每个群组推荐活动的评分得到该成员对任意两个群组推荐活动的模糊偏好关系矩阵，根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到群组的共识矩阵，以此得到群组的平均共识度；
根据群组的平均共识度得到群组内偏离共识度的成员和未达到目标共识度的群组推荐活动，并对其进行调整，得到最优群组活动推荐结果。
作为可选择的实施方式，群组推荐活动的评分获取过程包括：对任一群组推荐活动，根据成员对该群组推荐活动的偏好概率得到该成员对该群组推荐活动的个人评分，若存在其他成员对该群组推荐活动无评分，则其他成员对该群组推荐活动的评分为零，根据该群组推荐活动下评分不为零的成员个数得到集体评分，根据成员的个人评分和集体评分得到该群组推荐活动的评分。
作为可选择的实施方式，群组的平均共识度获取过程包括：将成员对每个群组推荐活动的评分按照从大到小的顺序为群组推荐活动赋相对偏好分数，根据相对偏好分数得到该成员对任意两个群组推荐活动的偏好关系值，以此得到模糊偏好关系矩阵；根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到偏好关系相似度矩阵，对所有成员的偏好关系相似度矩阵求均值得到群组的共识矩阵，以此得到群组的平均共识度。
作为可选择的实施方式，未达到目标共识度的群组推荐活动为若群组的平均共识度小于共识阈值，根据群组的共识矩阵得到群组对各群组推荐活动的共识度，将各群组推荐活动的共识度与目标共识度进行比较，得到未达到目标共识度的群组推荐活动。
作为可选择的实施方式，群组内偏离共识度的成员为根据群组的严格偏好关系矩阵得到群组对群组推荐活动的偏好分数，根据群组对群组推荐活动的偏好分数得到群组的模糊偏好关系矩阵，根据群组的模糊偏好关系矩阵得到群组与成员对群组推荐活动的偏好关系相似度矩阵，进而得到成员和群组的相似度值，相似度值最小的成员为偏离共识度的成员。
作为可选择的实施方式，根据用户对群组推荐活动的相对偏好分数和群组对群组推荐活动的偏好分数重新调整群组推荐活动。
作为可选择的实施方式，候选活动的偏好概率的预测过程包括，采用训练后的卷积神经网络，根据成员的隐层状态与最后L个群组活动及对应时间的嵌入得到成员对每个候选活动交互的概率，选择概率值最大的T个候选活动，按概率从大到小排序得到个人偏好活动序列。
第二方面，本发明提供一种群组活动推荐系统，包括：
个人偏好预测模块，被配置为根据历史群组活动信息预测群组内成员对候选活动的偏好概率，根据偏好概率得到成员的个人偏好活动序列；
评分模块，被配置为根据个人偏好活动序列得到群组推荐活动集合，对任一群组推荐活动，根据成员的个人评分和集体评分得到该群组推荐活动的评分；
共识度模块，被配置为根据成员对每个群组推荐活动的评分得到该成员对任意两个群组推荐活动的模糊偏好关系矩阵，根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到群组的共识矩阵，以此得到群组的平均共识度；
共识调整模块，被配置为根据群组的平均共识度得到群组内偏离共识度的成员和未达到目标共识度的群组推荐活动，并对其进行调整，得到最优群组活动推荐结果。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
现有的群组活动推荐方法侧重于群组中成员个人偏好的聚合或融合，或者通过聚合所有成员的嵌入来学习群组的嵌入，然后通过训练神经网络模型完成针对群组的推荐；针对现有方法存在的问题，本发明考虑到移动群组成员之间的相互影响及动态的决策过程，不仅可以预测群组中每个成员个体的偏好，将其作为群组共识决策阶段的初始参数，还能够基于模糊偏好关系矩阵进行有限次共识迭代计算，以不断改进全体成员的共识程度，从而使得推荐结果具有更高的成员共识程度，更容易被群组成员所接受。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明实施例1提供的移动环境中面向群组活动的推荐方法的流程图；
图2为本发明实施例1提供的计算群组平均共识度的流程图；
图3为本发明实施例1提供的检测偏离共识度最大的成员及群组活动的流程图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种面向移动计算环境的群组活动推荐方法，包括：
S1：根据历史群组活动信息预测群组内成员对候选活动的偏好概率，根据偏好概率得到成员的个人偏好活动序列；
S2：根据个人偏好活动序列得到群组推荐活动集合，对任一群组推荐活动，根据成员的个人评分和集体评分得到该群组推荐活动的评分；
S3：根据成员对每个群组推荐活动的评分得到该成员对任意两个群组推荐活动的模糊偏好关系矩阵，根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到群组的共识矩阵，以此得到群组的平均共识度；
S4：根据群组的平均共识度得到群组内偏离共识度的成员和未达到目标共识度的群组推荐活动，并对其进行调整，得到最优群组活动推荐结果。
在步骤S1中，获取的移动社交网络中群组活动信息包括：群组信息、活动信息、群组成员信息，其中活动信息包括主题、活动地点、活动时间等属性。
需要说明的是，所有数据的获取都在符合法律法规和用户同意的基础上进行的，并对数据进行合法的应用。
在步骤S1中，对群组活动信息进行数据预处理，具体包括：
首先，对缺失数据进行删除；
其次，为了在卷积神经网络中捕获到用户参加活动的时间特点，将一周时间拆分为以4小时为间隔的时间区间，对所得区间进行编码，每个活动时间即可根据其所在的时间区间获得相应的编码。
在步骤S1中，根据用户及参与活动的信息构建基于时空感知的卷积神经网络模型，基于该模块预测群组内成员对候选活动的偏好概率；基于时空感知的卷积神经网络模型包括嵌入层、卷积层和全连接层，通过在活动序列上滑动大小为L+P的窗口生成训练实例，每滑动一次，L个连续活动作为输入，紧随的P个活动作为目标输出，具体如下：
S1-1：Time-Aware CNN结构，活动v的嵌入
Figure BDA0003089351920000071
其中，d是潜在维数，则L个活动的嵌入堆叠起来形成矩阵
Figure BDA0003089351920000072
时间的嵌入
Figure BDA0003089351920000073
将时间嵌入堆叠起来形成矩阵
Figure BDA0003089351920000074
将两个嵌入连接起来形成E(u，t，T)作为卷积神经网络模型的输入，如下所示：
Figure BDA0003089351920000081
采用n个水平过滤器，每个过滤器的高度为h，表示为Fk∈RL×d，Fk指的是第k个过滤器，过滤器从矩阵E的顶部到底部滑动，从水平维度上与活动i进行交互，1<＝i<＝L-h+1；最终Fk的卷积结果是：
Figure BDA0003089351920000082
然后，从特定过滤器产生的所有值中提取最大值，捕获从过滤器中提取的最重要的特征；因此，对于该层中的n个滤波器，输出值o∈Rn为：
o＝{max(c1)，max(c2)，…，max(cn)}
将卷积层的输出放入全连接的神经网络，利用下列公式得到卷积序列嵌入z：
z＝φ(W[o]+b)
其中，W是权重矩阵，b是偏置项，φ是全连接层的激活函数。
为了捕获用户的一般偏好，将z和Qu连接在一起，并使用|I|节点将它们投影到输出层，W′与b′分别是输出层的偏置项和权重矩阵；输出层y(u,t)表示用户u在t时刻对每个候选活动交互的可能性，计算公式如下：
Figure BDA0003089351920000083
S1-2：卷积神经网络模型的训练；利用下列公式将上述输出转化为在t时刻用户u对每个活动的概率分布：
Figure BDA0003089351920000084
其中，
Figure BDA0003089351920000085
对于用户u，需要预测的序列时刻Tu＝{L+1,L+2,…,|Su|}，故在整个数据集中所有序列的似然函数如下：
Figure BDA0003089351920000091
其中，模型参数Θ＝{P,Q,T,F,W,W′,b,b′}；
Figure BDA0003089351920000092
为P个目标活动，用预测
Figure BDA0003089351920000093
来代替只预测下一个活动
Figure BDA0003089351920000094
然后通过负对数似然函数，得到目标函数如下，通过最小化损失函数来得到最优参数，也就是最大化概率；
Figure BDA0003089351920000095
S1-3：个人偏好预测；在获得训练好的卷积神经网络后，将用户的隐层状态Qu与它的最后L个活动及对应时间的嵌入作为网络输入，输出结果表示u对每个候选活动交互的概率，选择概率值最大的T个活动，按照概率从大到小排序得到个人偏好活动序列：
Figure BDA0003089351920000096
在步骤S2中，根据个人偏好活动序列生成群组推荐活动集合，以及得到群组内成员对各个群组推荐活动的预测评分，具体如下：
对于群组成员u，其个人偏好活动序列为：
Figure BDA0003089351920000097
其中，活动越靠前代表用户与该活动交互的概率越大；
成员u对任意一个群组推荐活动
Figure BDA0003089351920000098
的评分为：
Figure BDA0003089351920000099
将群组中所有成员的个人偏好活动序列求并集，得到群组推荐活动集合Vg，则成员u对每个群组推荐活动
Figure BDA00030893519200000910
的原始分数
Figure BDA00030893519200000911
遵循以下规则：如果成员u对群组推荐活动
Figure BDA0003089351920000101
有评分，则保留原评分，否则，成员u对群组推荐活动
Figure BDA0003089351920000102
的评分为0，即下列公式：
Figure BDA0003089351920000103
各群组推荐活动
Figure BDA0003089351920000104
的集体分数遵循以下规则：对
Figure BDA0003089351920000105
评分不为0的成员有m个，则
Figure BDA0003089351920000106
的集体分数
Figure BDA0003089351920000107
如下所示：
Figure BDA0003089351920000108
根据集个人评分和集体评分得到生成各成员u对各个群组推荐活动的最终评分
Figure BDA0003089351920000109
如下所示：
Figure BDA00030893519200001010
其中，α一般取值为0.5。
在步骤S3中，得到群组中成员u对Vg中群组推荐活动的评分后，计算群组的平均共识度；给定共识阈值，如果平均共识度小于共识阈值，需要迭代进行共识进展阶段，以提高群组的共识水平；如图2所示，具体地：
S3-1：将成员u对Vg中各群组推荐活动的评分按照从大到小的顺序为群组推荐活动赋相对偏好分数zu＝{|v|,|v|-1,…,1}，然后计算成员u对任意两个群组推荐活动的偏好关系值
Figure BDA00030893519200001011
Figure BDA00030893519200001012
根据偏好关系值得到成员u对任意两个群组推荐活动的模糊偏好关系矩阵
Figure BDA00030893519200001013
该矩阵体现u对Vg中两两群组推荐活动的偏好关系，矩阵中的每个元素
Figure BDA00030893519200001014
就是u对vi相对于vj的偏好关系值。
S3-2：根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到群组成员u1与u2的偏好关系相似度矩阵，用
Figure BDA0003089351920000111
表示，
Figure BDA0003089351920000112
其矩阵元素
Figure BDA0003089351920000113
越接近1，代表u1与u2对群组推荐活动
Figure BDA0003089351920000114
对
Figure BDA0003089351920000115
的偏好关系越相似：
Figure BDA0003089351920000116
S3-3：通过对两两成员的偏好关系相似度矩阵
Figure BDA0003089351920000117
求均值，得到群组的共识矩阵
Figure BDA0003089351920000118
其矩阵元素cmij越接近1，代表群组内所有成员对群组推荐活动
Figure BDA0003089351920000119
和
Figure BDA00030893519200001110
偏好关系的共识程度越高。
S3-4：根据群组共识矩阵得到群组对群组推荐活动
Figure BDA00030893519200001111
的共识度
Figure BDA00030893519200001112
Figure BDA00030893519200001113
以此得到群组对所有群组推荐活动的平均共识度
Figure BDA00030893519200001114
在步骤S4中，若群组的平均共识度小于共识阈值，则迭代进行共识进展阶段，在每个迭代过程中，群组内偏离共识度的成员和未达到目标共识度的群组推荐活动进行调整；针对偏离共识度最大的成员调整其推荐列表中的活动排名，重新计算群组的平均共识度，直到群组的平均共识度高于共识阈值，则完成共识决策，基于群组模糊偏好关系矩阵得到推荐结果，或者迭代次数达到预设值，表明共识决策失败；如图3所示，具体地；
S4-1：未达到目标共识度的群组推荐活动；若群组平均共识度小于共识阈值，说明群组对群组推荐活动
Figure BDA00030893519200001115
的共识度未达到目标共识度θ，群组推荐活动
Figure BDA00030893519200001116
是需要调整的活动；则，根据群组的共识矩阵得到群组对各群组推荐活动的共识度，将所有群组推荐活动的共识度Ci值与目标共识度θ比较，得到待调整的群组推荐活动集合
Figure BDA00030893519200001117
S4-2：群组内偏离共识度的成员；即与群组偏好关系相差最大的成员，因此根据群组的严格偏好关系矩阵得到群组对群组推荐活动的偏好分数，根据群组对群组推荐活动的偏好分数得到群组的模糊偏好关系矩阵P，根据群组的模糊偏好关系矩阵得到群组与成员对群组推荐活动的偏好关系相似度矩阵，群组与成员对群组推荐活动的偏好关系相似度矩阵用SMu,g表示，
Figure BDA0003089351920000121
矩阵元素
Figure BDA0003089351920000122
进而得到成员u和群组的相似度值：
Figure BDA0003089351920000123
找到sim_s(u,g)值最小的成员记为ut，则ut为待调整成员。
S4-3：为了得到群组对群组推荐活动
Figure BDA0003089351920000124
的偏好分数
Figure BDA0003089351920000125
首先需要计算出群组的严格偏好关系矩阵，然后在non-dominance(非优势度)标准下计算每个群组推荐活动
Figure BDA0003089351920000126
的
Figure BDA0003089351920000127
值；
严格偏好关系的矩阵P′的定义下所示：
Figure BDA0003089351920000128
non-dominance标准下
Figure BDA0003089351920000129
的计算如下：
Figure BDA00030893519200001210
偏好分数zg(vk)与
Figure BDA00030893519200001211
的关系如下：
zg(vi)＞zg(vj)if ND(vi)＞ND(vj)
得到群组对群组推荐活动
Figure BDA00030893519200001212
的偏好分数
Figure BDA00030893519200001213
后，对群组内偏离共识度的成员和未达到目标共识度的群组推荐活动进行调整，根据用户对群组推荐活动的相对偏好分数和群组对群组推荐活动的偏好分数重新调整群组推荐活动，待调整成员ut对集合Rg中群组推荐活动
Figure BDA00030893519200001214
的分数调整如下所示：
Figure BDA0003089351920000131
其中，β是一个经验参数。
S4-4：将non-dominance标准下的ND值从大到小排序即为群组的最优群组活动推荐结果。
实施例2
本实施例提供一种群组活动推荐系统，包括：
个人偏好预测模块，被配置为根据历史群组活动信息预测群组内成员对候选活动的偏好概率，根据偏好概率得到成员的个人偏好活动序列；
评分模块，被配置为根据个人偏好活动序列得到群组推荐活动集合，对任一群组推荐活动，根据成员的个人评分和集体评分得到该群组推荐活动的评分；
共识度模块，被配置为根据成员对每个群组推荐活动的评分得到该成员对任意两个群组推荐活动的模糊偏好关系矩阵，根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到群组的共识矩阵，以此得到群组的平均共识度；
共识调整模块，被配置为根据群组的平均共识度得到群组内偏离共识度的成员和未达到目标共识度的群组推荐活动，并对其进行调整，得到最优群组活动推荐结果。
此处需要说明的是，上述模块对应于实施例1中所述的步骤，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
在更多实施例中，还提供：
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例1中所述的方法。为了简洁，在此不再赘述。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例1中所述的方法。
实施例1中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (6)

1.一种群组活动推荐方法，其特征在于，包括：
根据历史群组活动信息预测群组内成员对候选活动的偏好概率，根据偏好概率得到成员的个人偏好活动序列；
根据个人偏好活动序列得到群组推荐活动集合，对任一群组推荐活动，根据成员的个人评分和集体评分得到该群组推荐活动的评分；
根据成员对每个群组推荐活动的评分得到该成员对任意两个群组推荐活动的模糊偏好关系矩阵，根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到群组的共识矩阵，以此得到群组的平均共识度；将成员对每个群组推荐活动的评分按照从大到小的顺序为群组推荐活动赋相对偏好分数，根据相对偏好分数得到该成员对任意两个群组推荐活动的偏好关系值，以此得到模糊偏好关系矩阵；根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到偏好关系相似度矩阵，对所有成员的偏好关系相似度矩阵求均值得到群组的共识矩阵，以此得到群组的平均共识度；
根据群组的平均共识度得到群组内偏离共识度的成员和未达到目标共识度的群组推荐活动，并对其进行调整，得到最优群组活动推荐结果；未达到目标共识度的群组推荐活动为若群组的平均共识度小于共识阈值，根据群组的共识矩阵得到群组对各群组推荐活动的共识度，将各群组推荐活动的共识度与目标共识度进行比较，得到未达到目标共识度的群组推荐活动；群组内偏离共识度的成员为根据群组的严格偏好关系矩阵得到群组对群组推荐活动的偏好分数，根据群组对群组推荐活动的偏好分数得到群组的模糊偏好关系矩阵，根据群组的模糊偏好关系矩阵得到群组与成员对群组推荐活动的偏好关系相似度矩阵，进而得到成员和群组的相似度值，相似度值最小的成员为偏离共识度的成员；根据用户对群组推荐活动的相对偏好分数和群组对群组推荐活动的偏好分数重新调整群组推荐活动。
2.如权利要求1所述的一种群组活动推荐方法，其特征在于，群组推荐活动的评分获取过程包括：对任一群组推荐活动，根据成员对该群组推荐活动的偏好概率得到该成员对该群组推荐活动的个人评分，若存在其他成员对该群组推荐活动无评分，则其他成员对该群组推荐活动的评分为零，根据该群组推荐活动下评分不为零的成员个数得到集体评分，根据成员的个人评分和集体评分得到该群组推荐活动的评分。
3.如权利要求1所述的一种群组活动推荐方法，其特征在于，候选活动的偏好概率的预测过程包括，采用训练后的卷积神经网络，根据成员的隐层状态与最后L个群组活动及对应时间的嵌入得到成员对每个候选活动交互的概率，选择概率值最大的T个候选活动，按概率从大到小排序得到个人偏好活动序列。
4.一种群组活动推荐系统，其特征在于，包括：
个人偏好预测模块，被配置为根据历史群组活动信息预测群组内成员对候选活动的偏好概率，根据偏好概率得到成员的个人偏好活动序列；
评分模块，被配置为根据个人偏好活动序列得到群组推荐活动集合，对任一群组推荐活动，根据成员的个人评分和集体评分得到该群组推荐活动的评分；
共识度模块，被配置为根据成员对每个群组推荐活动的评分得到该成员对任意两个群组推荐活动的模糊偏好关系矩阵，根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到群组的共识矩阵，以此得到群组的平均共识度；将成员对每个群组推荐活动的评分按照从大到小的顺序为群组推荐活动赋相对偏好分数，根据相对偏好分数得到该成员对任意两个群组推荐活动的偏好关系值，以此得到模糊偏好关系矩阵；根据任意两个成员的模糊偏好关系矩阵得到偏好关系相似度矩阵，对所有成员的偏好关系相似度矩阵求均值得到群组的共识矩阵，以此得到群组的平均共识度；
共识调整模块，被配置为根据群组的平均共识度得到群组内偏离共识度的成员和未达到目标共识度的群组推荐活动，并对其进行调整，得到最优群组活动推荐结果；未达到目标共识度的群组推荐活动为若群组的平均共识度小于共识阈值，根据群组的共识矩阵得到群组对各群组推荐活动的共识度，将各群组推荐活动的共识度与目标共识度进行比较，得到未达到目标共识度的群组推荐活动；群组内偏离共识度的成员为根据群组的严格偏好关系矩阵得到群组对群组推荐活动的偏好分数，根据群组对群组推荐活动的偏好分数得到群组的模糊偏好关系矩阵，根据群组的模糊偏好关系矩阵得到群组与成员对群组推荐活动的偏好关系相似度矩阵，进而得到成员和群组的相似度值，相似度值最小的成员为偏离共识度的成员；根据用户对群组推荐活动的相对偏好分数和群组对群组推荐活动的偏好分数重新调整群组推荐活动。
5.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-3任一项所述的方法。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-3任一项所述的方法。
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