爱华网 摘要：C2C电子商务迅速发展的同时，信用问题逐渐成为阻碍其发展的主要问题之一。现有的C2C电子商务信用评价体系的建立，在一定程度上保证了网络交易的安全，促进了人们进行网上购物的意愿，但仍存在明显的不足。本文在分析现有评价模型的基础上，建立了改进后的C2C评价信用模型，并提出了考虑交易双方的历史信用度、交易金额等因素来综合计算被评用户的信用度。
Abstract: The credit problem is becoming one of problems of obstructing the development of C2C E-business. The existing credit evaluation system insures the net trading safety to a certain extent and promotes the willing of shopping online. But it still exists obvious deficiency. The author sets up the improved C2C credit evaluation model and suggests that they should comprehensively evaluate the credit line of evaluated users considering the factors of history credit line of both parties and transaction value etc.
关键词：C2C电子商务；信用；评价模型；评价算法
Key words: C2C E-business；credit；evaluation model；evaluation algorithm
中图分类号：F83文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）34-0149-02
0引言
电子商务信用是指电子商务交易中由买方、卖方、电子商务平台提供方、物流企业、银行和认证中心等多方面构成的互动信任关系。其电子商务信用风险实质是由网络交易的虚拟化和特殊性产生的其主体的信用不能为对方了解所引发的信用风险。而C2C作为电子商务中具体交易形式的一种，在其迅速发展的过程中表现出越来越突出的信用问题。
1现有的C2C电子商务信用评价模型
目前大多数的C2C电子商务网站都纷纷建立起了自己的信用评价体系，如知名的易趣、淘宝、拍拍、百度有啊等，都是通过用户完成交易后，进行买卖双方的互评，计入评价和被评价用户的信用体系中，基本的评价模型如图1所示。该信用评价模型可表示为：Sn=Sn-1+sn sn∈{-1，0，1}，其中Sn表示用户的当前信用度，Sn-l表示用户上一次交易结束后的信用度，sn表示用户得到第n次信用反馈后的评分。
1.1 现有的信用评价模型的特点①操作简单，规则基本一致。不管是易趣、还是淘宝都要求网上交易成功后，在评价的有效期内，交易双方就该笔交易做出评价。评价分为“好评”、“中评”、“差评”三档，并且每种评价对一个信用积分（好评―+1分；中评―0分；差评―-1分）。用户所显示的信用总积分为以往所有交易的代数和，且不同的信用积分对应不同的信用等级，符合普通用户的操作习惯，不受使用者知识水平的限制。②现有的信用评价体系较为实用，它利用了一种古老的口碑信誉机制，使互不相识的买家和卖家之间可相互了解并进行交易，一定程度上为C2C电子商务减轻了信用危机。不管是对对买家还是卖家，现有的信用评价系统都可以帮助其在短时间内积累到良好的信誉，从而降低交易的成本和风险。③总体的作用和目的都有高度的一致性。即都是为了美化网上购物环境、提升电子商务服务质量。都希望通过信用评价方法的使用，减少网上交易欺诈现象，提高网上购物效率，保障电子商务市场交易者的利益。
1.2 现有的信用评价模型的缺陷不管是百度有啊的百分制信用评价体系，还是淘宝网的“好、中、差”模糊评价体系，都未逃脱买家（卖家）级别的“交易型信用评价体系模式”，即一方的信用程度取决于另一方给予的评定，这种模式存在明显的缺陷。
1.2.1 评价规则过于简单，主观性较强多数网站采用的模式均是好评+1，中评+0，差评-1的方式，虽然易于操作，但未必能真实的反映评价双方的态度。而且对于好评、中评、差评，以及物品质量、服务态度这几点基本都取决于评价人的主观想法。比如绝大多数人习惯对于比较满意的商品给好评，但还有一部分人习惯觉得比较满意就给中评，虽然是同样的东西同样的服务，因此这种主观性较强的评价对于其他客户的参考价值是值得商榷的。
1.2.2 信用指数的可比性差，这体现在信用评价算法与评价用户自身的信用无关，与交易额无关，与新老用户无关等方面用户的信用等级简单依靠以往所有交易的代数和的评价算法过于简单。对作为卖方的被评价用户而言，信用度高的与信用度低的用户对其信用变化的影响是相同的。比如说他们给的评价都是好评，则信用度同样都增值1，这就无法调动评价用户对交易及时进行评价的积极性，并可能会导致评价的随意性。但事实上，评价用户信用度越高，说明其在历史交易过程中表现得越好，在交易后对信用评价的参与度越高，更能客观公正的反应交易行为。像淘宝等所采取的每次交易顺利完成后就能对对方进行评价的模式，较多关注了交易次数，而忽略了考虑交易金额的方法是欠妥当。这样进行一次几元的交易与进行一次几万或更多交易获得的评价机会是一样的，而且信用积分的增长幅度也是相同的。这使得一些卖家通过多次小额交易在短时间内迅速提高其信用度的现象时有发生。例如一些卖饰品小店或游戏点卡的卖家，其信用指数增长会很快。一旦这种卖家转而去卖手机或电脑等贵重商品，就形成了信用指数不对等的问题。如果这种卖家利用以往积累的信用度恶意欺诈，那买家将承受较大的交易风险。同样新老用户的评价对信用指数的影响在以往的评价模型中也是被忽视的问题。对于卖家而言，老用户更能了解卖家的商品质量、卖家自身的诚信度以及卖家的服务等方面，因此老用户的评价对于新用户来说具有更高的参考价值。
1.2.3 缺乏动态跟踪传统的评价体系中对个人、企业或组织的信用评价一般需要持续跟踪观察，掌握其信用状况变化，综合考虑影响信用的因素，进行不断的调整。在C2C模式中，若一个卖家的差评一直不能取消，而且这些不良记录数量比较多或者是差评的情节比较严重，那么即使他已经积累了较高的信用指数，也有可能放弃这个用户名，重新注册一个新的用户名，以新的身份重新开始网上交易。当然，这样做的代价是放弃以前积累的好评，但为了提高交易成功的机会，降低交易成本，他不得不这样做，买家对卖家的差评通常会看得非常仔细，重视差评中的细节。一旦他这样做了，这套信用评价模型对他的评价也就失去了效用。
2改进的C2C电子商务信用评价模型
针对现有C2C信用评价模型存在的问题，我们设计了一种改进的信用评价模型。在改进的信用评价模型中，为使信用度更具有参考价值，主要是细化了信用评价体系，修改了评分规则，更新了评价算法，力图较为客观的达到对用户的信用评价。对于一个信用评价模型，评价者能够客观地反映交易的真实情况至关重要。因此，在信用评价模型中增加了加权平均分的计算。被评用户的加权平均分不仅受评价用户评分的影响，同时也与评价用户的信用度密切相关。依据改进后的评价模型，提出了一个新的信用评价算法。这里采用“买卖信用度分离”机制，并且采用加权平均的算法完成信用评价。设计了如图3的一个算法流程。
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