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1、第6期(总第71期)2008年12月济南职业学院学报 Journal of Jinan Vocational CollegeDec.2008No.6(Serial No.71)103电子商务作为21世纪崭新的商务模式，具有无限广阔的发展前景。它的传统运作模式主要有B2B，B2C，C2C，其中C2C是消费者对消费者的电子商务。在这种商务模式中，消费者通过因特网与消费者进行相互的个人交易，如拍卖等形式。这一模式为消费者提供了便利和实惠，并通过消费者之间的价值搜寻诱发出来的价格和C2C交易平台提供商的中介服务来创造价值。但是，由于C2C电子商务除了虚拟性与时空跨越性外，其特点还有：主要参与者为个体，
2、市场进出壁垒低，参与者可以匿名并易于注册等等，这就决定了它的不确定性、高度动态性、交易个体的虚拟性以及电子商务技术和管理发展的阶段有限性等等。这些导致其交易风险较大，网上诈骗现象屡出不穷，极大的阻碍了电子商务的发展。因此，减少C2C电子商务交易风险，促进诚信交易成为网上交易安全问题研究的重要课题。建立一套完善的信用评价体系对于C2C电子商务网站尤为重要,它可以提供交易对象以往的交易经历及获得的评价,大大提高交易的成功率。1 C2C电子商务网站信用评价模型及分析1.1 C2C电子商务网站信用评价模型简介目前，许多C2C电子商务网站纷纷建立了各自信用评价体系，如淘宝网、易趣网、拍拍网等。各个网站的
3、信用评价规则有所不同，如有的网站采用“所有评价一起积分”的制度，有的网站则采用“买卖信用值分离”的制度，但评价均分为“好评”、“中评”、“差评”三档，分别对应+1,0,-1的分值。对于一次交易,我们规定：进行信用评价的用户为评价用户,接受信用评价的用户为被评用户，其中，评价用户既可以是买方,也可以是卖方，同样，被评用户可以是买方，也可以是卖方；用户信用度(又称信用指数)为该用户总得分，信用等级根据信用度来确定。现有C2C 电子商务信用评价模型如图1所示。1.2 现有信用评价模型的优点个人信用评价模型为C2C电子商务网站减轻了信用危机，它使互不相识、从未谋面的买家与卖家之间相互了解，增加交易信心
4、。从该模型的内容来看，它具有实用性和易用性的优点。（1）实用性该模型虽然十分简单，但非常实用。它利用了一种古老的信誉机制：口碑。也就使客户的评价对基于C2C模式的电子商务信用评价模型研究孟 丛 王新春（济南职业学院，山东 济南 250103）摘 要：在C2C电子商务高速发展的同时，隐藏在其中的消费者信任问题也逐渐暴露出来，成为阻碍其发展的主要问题之一。C2C电子商务网站现有提供的信用评价体系,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。但仍存在不足之处，对此本文提出了新的信用评价算法,基于这些算法，建立改进的个人评价信用模型，通过权衡考虑交易对方的信用度、交易金额等因素来计
5、算被评用户的加权平均分和信用度,再确定被评用户的信用等级。关键词：C2C电子商务网站；信用评价模型；信用评价算法中图分类号：F724.6 文章标识码：A 文章编号：1673-4270（2008）06-0103-04收稿日期：2008-11-11作者简介：孟 丛（1982），女，山东济南人，济南职业学院技术教育部助教。104其他客户的影响。古老的信誉机制与现在信息技术想结合，产生了良好的效果。网络自身的特点，决定了信息可以在很短的时间内，以非常低的成本，传播到很远的地方，或是被许多人接受。C2C电子商务中的卖家，一旦有了良好的信用积累，就有机会吸引到全球的买家，以低成本获得信用带来的收益：相反，
6、如果他的信用记录不好，则可能很难在网上做成交易。作为买家，也可以在很短的时间内找到信用良好的卖家，减少了他们的搜寻成本，降低受到欺诈的风险。（2）易用性该模型的易用性是它的另一个优点。感觉满意，加一分；感觉一般，不加分；感觉不满意，减一分。这样的规则，符合日常生活规律，很容易被用户理解和使用，不受使用者知识层次和文化水平的限制。作为信用信息的使用者(主要是买家)，通过该模型，对卖家的信用情况也非常容易掌握：信用指数越高，好评率越高，对方的可信度也就越高。1.3 现有信用评价模型的不足（1）评价等级设计问题信用评级等级设计过于简单笼统，仅设“好评”、“中评”、“差评”三档，而且评价的规则尺度因人
7、而异，无法理性度量。在网站上查看卖家信用，会发现好评占绝大多数，偶尔有些中评，差评很少看到。有人说这是与国人讲面子，不愿意轻易得罪人有关，这种说法有一定道理。比如图2淘宝网中这位买家对买到的产品本不是十分满意，却因卖家的服务态度而给了好评，这就容易给其他买家带来误导。也有一些本应给予好评的，却给了中评或差评，如图3。图1 现有C2C电子商务网站信用评价模型（2）缺乏动态跟踪分析与企业信用状况一样，个人信用状况是动态的。传统信用管理行业中，中介机构评估个人资信时，需要持续跟踪观察，掌握个人信用状况变化，综合考虑影响个人信用的因素，进行不断的调整。对于个人的不良信用记录，国际上一般保存7年，图2
8、淘宝网用户信用评价示例图3 淘宝网用户信用评价示例105我国上海资信公司目前是保持1年。超过这段时间，不良信用记录将被取消，个人可以重新积累好的信用记录。从目前网站使用的信用评价模型来看，不能体现信用记录的持续跟踪和动态管理，而仅起到记录流水账的作用，一些分析需要用户自己做。不良的信用记录也是永久保存。生活经验告诉我们，过去很守信用的人，现在不一定就守信用：过去信用记录不好的人，现在也不一定就会欺诈他人。个人守信用的情况与他自己当时的情况(如经济情况等)密切相关，因此，近期信用记录比远期的记录更能反应个人当前真实信用状况。传统信用管理领域中，超过规定期限的不良信用记录可以被取消，这也是为了鼓励
9、个人诚实守信，提供重新积累好的信用记录的机会，促使个人将来能够守信。这符合良好信誉机制的三个条件。C2C网站中，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。（3）信用评价算法缺乏对评价用户信用的考虑例如,对一位作为卖家的被评价用户而言,每一个
10、与其交易过的买家的好评对该卖家信用度的影响均相同,即信用值增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，甚至是同行竞争恶意评价，这在C2C网站交易中事实上也是屡见不鲜的。实际上,信用度高的评价用户做出的评价更具有可信性,对被评用户的信用影响应该更大。（4）信用评价算法中信用度的变化仅依据交易笔数,而与交易金额无关这就意味着,进行一次几元钱的交易与进行一次几千元的交易获得的评价机会一样,都是一次,而且信用值的增减可能也相同。比如一些卖游戏点卡的,卖家信用度会增长很快,但其很长时间的交易总金额可能还不如一个在网上卖电脑的人一次交易的金额多。一旦卖游戏点卡的卖家转卖
11、电脑等贵重商品,其实就造成了信用度的不对等,如果这个卖家恶意欺诈,那买家的风险就增大了许多。（5）评价的真实性问题从对网上社区的调查中发现，信用指数的真实性一直受到怀疑。信用欺诈：注册多个会员名或会员之间协议换好评，获取信用积分，欺骗其他买家。恶意评价：指评价人故意利用朋友、自己其它的用户名对他人进行中评或差评，对卖家影响较大，影响了他下次交易的成功率，增加了交易成本。2 改进的C2C电子商务网站信用评价模型针对现有C2C信用评价模型存在的问题,我们不妨设计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,继续细化信用评价等级,用户的信用状况通过评价用户信用度加权和消费
12、金额加权两层指标来衡量,计算被评用户的信用加权和金额加权平均分，然后更新被评用户的最终信用度。2.1 信用评价等级设计在改进模型中,为了更准确地反映用户的真实评价,将信用评价分为五个等级好评、较好、中评、较差、差评,每种评价对应一个分数,具体为:“好评”加二分,“较好”加一分,“中评”不加分,“较差”扣一分,“差评”扣二分,即+2,+1,0,-1,-2。2.2 信用加权平均分计算对于一个信用评价模型,通过一个有效的机制,促使评价者能够积极客观地反映交易的真实情况至关重要。因此,我们在改进的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
13、度密切相关,评价用户的信用度越高,影响越大。主要算法步骤如下:（1）根据每个评价用户的信用度,计算所有评106价用户的信用度总和。其中，Ck表示第k个评价用户的信用度；n表示对被评用户进行过评价的所有评价用户总数；Sk(k=1、2、3n)表示n个评价用户的信用度总和，即对被评用户进行过评价的所有评价用户的总信用度。（2）采用加权平均法计算被评用户的加权平均分。其中，Xk表示第k个评价用户的评分；Xt表示被评用户的加权平均分。这里是将某个评价用户的信用度在总信用度中所占的比重作为权重系数,Nk=Ck/Sk，计算每个用户的加权评分,然后求和得到被评用户的加权平均分，Xt=N1X1+N2X2+NkX
14、k/X1+X2+Xk。2.3 金额加权平均分计算现行的C2C信用评价体系，在用户对交易对方进行信用评价时，被评用户信用度的增减与交易金额的多少无关。这就导致了某些用户频繁使用小额交易骗取高信用度的现象。针对这种现象，在改进的信用评价模型中，考虑了交易金额对被评用户信用度变化的影响，即交易金额越大,影响越大。主要算法步骤如下：根据金额加权计分法计算一次交易的金额加权评分。其中,Xk表示评价用户对本次交易的评分；Nk表示权重系数,可以根据本次的交易金额占卖家某段时间交易总金额的比重推算，当然具体网站根据实际情况具体设定；同理的，Xt表示评价用户对本次交易的金额加权评分。2.4 更新被评用户的信用度
15、，形成新的信用评价算法根据上述改进的C2C 电子商务信用评价模型，我们提出了一个新的信用评价算法，设买方为i，卖方为j，采用“买卖信用度分离”的机制，算法流程框图如图4所示。图4 改进的信用评价模型流程图 （下转第113页）113生对实验现象进行分析、推断，这样呈现要比直接连贯地展示给学生的教学效果要好的多。与视频的“暂停键”有着相同作用的是，在幻灯片课件（如：PowerPoint）中，应该学会利用“黑白屏”功能。黑白屏是PowerPoint软件自带的一个功能，就是在课件演示过程中，通过点击“Shift键+B键”或者“Shift键+W键”将屏幕变为黑屏或白屏，屏蔽课件的内容。在课堂教授需要把学
16、生的注意力从课件或视频中移开，移到教师的讲授上时，暂停键与黑白屏的使用的更为重要，可见内容的屏蔽可以不让课件的内容转移学生的注意力，而能够专注于教师的讲授，进而增加学生的听课效果。三、总结和思考多媒体课堂教学中这些误区和隐忧，一些是可以通过教学中技术手段和方式来解决的，上面我们做出了分析，也提出了一些解决办法。然而，这些仅仅是解决问题的办法，要想让多媒体技术真正做到与课堂教学完美结合，最优化课堂教学效果，发挥课堂教学中各方面的作用，更需要的是改变教学的组织形式，改变传统的“灌输式”教学一统天下的局面，综合运用“讲授式教学”、“互动式教学”、“研讨式教学”、“探究式学习”等教学组织形式和学生学习
17、方法，从而充分调动教师、学生的主动性以及各种媒体（现代媒体与传统媒体）在课堂教学中的优势，并能利用各种教学资源（教材内容和数字资源），为更好地开展课堂教学寻找更好的教学模式。参考文献1李亮.关于多媒体教学的几点思考J.高等教育与学术研究，2007，4：56-58.2苗六县.多媒体教学中的问题及思考J.北京工业职业技术学 院学报，2007，6(3)：113-115.(责任编辑：王振平)（上接第106页）用户的信用信息是公开的,C2C 交易双方都很看重。采用“买卖信用度分离”的机制,使买卖双方能够更自觉地遵从诚信交易的原则,尤其是对卖家,因为其信用等级对销售有着至关重要的影响。3 信用评价体系的其
18、它改进方法3.1 保证实际交易行为检验评价的用户(即买家)信用如何，是否有可能是商家注册多账户制造的虚假记录；评价是否都来自某一批固定的用户；所交易的商品价格是否合理；交易的是否总是低价商品。有助于买家识别是否是商家利用低价商品刻意制造好评。3.2 完善企业和个人在C2C电子商务活动过程中的第三方身份认证机构为了解决网络交易中匿名制带来的网络欺诈问题,易趣、淘宝等网站采取了实名认证机制,但是没有达到预期的效果。很多顾客不愿意进行身份验证,是因为害怕自己的隐私信息被网站用于商业用途。针对这种情况,可以由国家权威机构建立个人信用体系,成立独立的第三方身份认证机构,对参与交易的各方提供身份验证。买卖
19、双方可以通过第三方认证机构得到对方的信用信息,而双方依然保持匿名制,从而建立起匿名的个人信用。4 总结基于客户评价的信用管理机制是C2C网站所采用的主流信用管理机制，建立并完善这种基于用户评价的信用管理机制是当前C2C网站信用管理工作的重点，也是整个电子商务系统健康发展的重要保障。本文在对C2C电子商务网站信用评价模型的改进建议中，提出对评价方法、积分规则进行修正，对评价结果数据进行再处理，得到更真实的卖家信用指数,解决了当前网站采用的简单的信用累积评价算法存在的主要问题。为了完善C2C电子商务信用体系,还需要在电子商务交易规则、身份认证、信用体制等方面不断进行改进。参考文献1江友农.国内拍卖网站CtoC模式信用管理研究J.成都电子科 技大学学报,2005,(6).2朴春慧,安静,方美琪.C2C电子商务网站信用评价模型及算法 研究J.情报杂志，2007,(8).3邵兵家,李睿.拍卖网站信用评价体系研究J.统计与决策,2006,(5).4韩冀东.网上拍卖M.北京：人民邮电出版社，2004.（责任编辑：孔令柱）