Consensus reaching is a key issue in group decision-making, because conflicts of interest among groups are common. Democratic consensus refers to achieve a soft consensus among collective as well as ensure the effective participation and satisfaction of individuals. Multi-person multi-criteria large scale decision making (MpMcLSDM) usually involves a huge number of decision makers (DMs/participants), and different DMs usually have different interests. Thus, how to effectively manage individuals to promote democratic consensus is a current research challenge. To do that, this research develops a democratic consensus reaching process (DCRP) for MpMcLSDM problems. In the proposed approach, a clustering method that considers both the opinion similarity and individual concern similarity of DM is firstly given to decrease the complexity of MpMcLSDM issues. Subsequently, we propose to assign equal initial weight to each cluster to protect the interests of minorities. Meanwhile, a consensus contribution-based dynamic interactive weight updating method is implemented in the DCRPs to promote a high level of democratic consensus. Besides, a compromise degree-based consensus feedback strategy is developed to improve the efficiency of the DCRPs. The proposed feedback mechanism effectively considers the individual concern and adjustment willingness of DMs in the DCRPs. Finally, a case study and some comparisons are given to show the effectiveness and innovation of this research.

达成共识是群体决策中的一个关键问题，因为群体之间的利益冲突很常见。民主共识是指在集体之间达成软共识，并确保个人的有效参与和满意。多人多标准大规模决策（MpMcLSDM）通常涉及大量决策者（DM/参与者），不同的DM通常有不同的兴趣。因此，如何有效地管理个人以促进民主共识是当前的研究挑战。为此，本研究为 MpMcLSDM 问题开发了民主共识达成过程 (DCRP)。在提议的方法中，首先给出了一种同时考虑DM的意见相似性和个体关注相似性的聚类方法，以降低MpMcLSDM问题的复杂性。随后，我们建议为每个集群分配相等的初始权重，以保护少数群体的利益。同时，在 DCRP 中实施基于共识贡献的动态交互权重更新方法，以促进高水平的民主共识。此外，还开发了一种基于折衷度的共识反馈策略，以提高 DCRP 的效率。建议的反馈机制有效地考虑了 DCRP 中 DM 的个人关注和调整意愿。最后，通过案例研究和一些比较，展示了本研究的有效性和创新性。我们建议为每个集群分配相同的初始权重，以保护少数群体的利益。同时，在 DCRP 中实施基于共识贡献的动态交互权重更新方法，以促进高水平的民主共识。此外，还开发了一种基于折衷度的共识反馈策略，以提高 DCRP 的效率。建议的反馈机制有效地考虑了 DCRP 中 DM 的个人关注和调整意愿。最后，通过案例研究和一些比较，展示了本研究的有效性和创新性。我们建议为每个集群分配相同的初始权重，以保护少数群体的利益。同时，在 DCRP 中实施基于共识贡献的动态交互权重更新方法，以促进高水平的民主共识。此外，还开发了一种基于折衷度的共识反馈策略，以提高 DCRP 的效率。建议的反馈机制有效地考虑了 DCRP 中 DM 的个人关注和调整意愿。最后，通过案例研究和一些比较，展示了本研究的有效性和创新性。开发了一种基于折衷度的共识反馈策略，以提高 DCRP 的效率。建议的反馈机制有效地考虑了 DCRP 中 DM 的个人关注和调整意愿。最后，通过案例研究和一些比较，展示了本研究的有效性和创新性。开发了一种基于折衷度的共识反馈策略，以提高 DCRP 的效率。建议的反馈机制有效地考虑了 DCRP 中 DM 的个人关注和调整意愿。最后，通过案例研究和一些比较，展示了本研究的有效性和创新性。