随着C2C电子商务的迅猛发展,网上交易中的信用炒作、网络欺诈等行为带来的信用问题日益突出,阻碍了网上交易的发展。因此,建立一种可靠的在线信用评估机制帮助交易者评估彼此的可信度,成为保证网上交易健康快速发展的当务之急。针对当前电子商务信用评估机制存在的主要问题如未考虑实际交易金额对信用度的影响；虚拟商品与实物商品未能单独计分；计算可信度时未考虑时间因素等,本文提出一种新的信用评估模型——模糊理论和时间帧相结合的C2C动态信用评估模型。模型应用模糊综合评判法计算信用值,且计算被评价者信用值的同时考虑评价者本人的可信度,即对于不同可信度的评价者所做的评价赋予不同的权重,这更符合复杂多变的网络环境的实际情况,增加了信用的可靠性和真实性。模糊综合评判法的应用解决了评价者可信度、交易金额等因素的模糊性对最终信用值的影响。同时,本文将卖家的交易历史分为若干个时间帧,定义了近期信用、长期信用、累积负信用及评价者可信度4个概念。近期信用反映的是卖家最近一个时间帧内的信用情况,具有更高的参考价值；卖家的最终评价结果取近期信用和长期信用二者中的最小值,从而使模型具有更高的准确性和更强的适应能力。通过将累积负信用和信用增加因子相结合可以对不诚信的卖家进行惩罚。总之,与传统信用评估模型相比,该模型的信用评级更客观、更真实。最后,本文给出该信用评估模型的具体实现。