目前,C2C在线信用评价模型广泛采用的是基于eBay的在线信用评价方法。该模型易受交易量累计的影响,且存在信用信息模糊、买家评价表达受限、信用价值成分不健全及评价节点固定滞后等问题,难以提供精细化的信用信息刻画单笔交易卖家信用的动态变化,导致信用评价结果缺乏有效性。因此,如何创新与完善现有的在线信用评价方法以解决当前的突出问题是C2C电子商务发展的关键所在。本文旨在为买家提供丰富在线信用参考信息的同时,弥补现有对卖家信用动态性研究仅表现在信用整体性上而难以刻画和表达微观信用状况的不足。主要研究内容如下:首先,着重辨析了电子商务环境下信用与信誉、信任的区别与内涵,界定了电子商务信用的研究范畴;分析了现有基于累积加权的C2C信用评价模型所存在的问题,提出了基于信用价值关联的电子商务信用评价机制改进方案;针对现有卖家信用动态性研究仅体现在宏观整体性上这一问题,从单笔交易微观信用视角出发,以信用本义——承诺及承诺的兑现程度为源,根据信用主体及作用时间节点划分单笔交易卖家初始信用的影响因素;利用因子分析法确定卖家初始信用的因子构成,构建了卖家初始信用计量模型,进而对单笔交易前卖家的初始信用进行了量化,为定量刻画单笔交易全过程的卖家信用作好铺垫。其次,提出了基于卖家初始信用的C2C电子商务动态信用评价方法,并建立了单笔交易信用评价指标体系;利用改进的灰色关联分析算法对单笔交易全过程的多维信用评价时间序列进行波动趋势分析,同时借助FEM-TC模糊聚类算法对各评价序列相似程度进行聚类分析,并构建了基于多维信用评价序列的动态信用评价模型。最后,选择10家淘宝合作店铺,通过开发在线动态信用评价调研系统收集在线交易信用评价数据进行实证分析。根据灰色模糊聚类算法动态观察单笔交易卖家信用变化趋势及波动情况,并结合卖家实际经营情况,分析和论证了模型可以解决现有在线信用评价模型所存在的问题,同时达到了定量刻画单笔交易全过程卖家信用的目的,实现了对不同卖家信用等级的客观划分,信用评价结果有效性得到了进一步提高。