CN102339445A - 对网络交易用户的可信度进行评价的方法和*** - Google Patents

Abstract

本申请提供一种对网络交易用户的可信度进行评价的方法和***。其中所述方法包括：根据待评价用户查询与所述待评价用户对应的参考用户；获取所述参考用户的属性信息；根据所述参考用户的属性信息，结合所述待评价用户与所述参考用户之间的交易方向给出对所述待评价用户的可信度评价结果。本申请实施例所提供的方案，结合对待评价用户的可信度有重要影响的参考用户的属性信息并结合待评价用户与其参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重对待评价参考用户的可信度进行评价，给出对待评价用户的评价结果。本申请实施例所提供的方法，极大地提高了对虚假可信度识别力度，极大地提高了网络交易过程中的安全性。

Description

对网络交易用户的可信度进行评价的方法和***

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及对网络交易用户的可信度进行评价的方法和***。

背景技术

随着互联网的发展，电子商务逐渐成为新型商业运营模式。电子商务最初的形式是从网上购物开始的，但是由于网上购物看不见实物，产品质量良莠不齐，买家很容易上当受骗，为了降低购物的风险，电子商务网站推出了信用体系来解决这个问题，最初的信用体系是电子商务网站根据卖家用户的注册信息以及卖家用户的历史交易信息进行评估，后续又加入了些其他参考条件，比如：之前的交易记录等。如此，买家用户可以根据网站对卖家用户评定的可信度等级选择可信度等级高的卖家用户进行交易。

但随着电子商务的模式和技术的不断发展，现有的电子商务已经不再是简单的购物网站，还包括很多其他功能的网站，比如：支付宝及网上银行等各种支付网站。这样，用户可以在网上进行更多的，诸如支付、刷***、汇款等等金融动作。针对这些越来越多的网上金融活动，传统的网上信用评价***存在着过于简单的缺点，别有用心的用户很容易伪造一些条件来符合电子商务网站的评价条件从而提高自己的信用等级(信用炒作)，来避开电子商务网站的监控。最终目的是为了在网上进行欺诈、洗黑钱或者***套现等违法行为。

因此，我们需要一种新的网上信用评价***。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种对网络交易用户的可信度进行评价的方法和***，可以更为有效、准确的对用户进行可信度评价。

本申请提供的技术方案包括：

一种对网络交易用户的可信度进行评价的方法，包括：

根据待评价用户查询与所述待评价用户对应的参考用户；

上述参考用户是从所述待评价用户的参考交易记录中提取的与所述待评价用户进行交易的交易用户；

获取所述参考用户的属性信息；

根据所述参考用户的属性信息，结合所述待评价用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价对象用户的可信度评价结果。

查询与待评价用户对应的参考用户包括：

从待评价用户的历史交易记录中截取一个时间段的参考交易记录。

所述属性信息包括用户在交易网站的注册时间、用户的身份验证情况、用户已注册账号的交易次数、用户已注册账号的交易额等信息中的一个或者多个的组合。

该方法还包括：参考用户的属性信息为每个参考用户形成一基础分数。

根据所述参考用户的属性信息，结合所述待评价用户与所述参考用户之间的交易方向给出对所述待评价用户的可信度评价结果具体为：

根据对所述参考用户的基础分数，结合所述待评价对象用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价对象用户的可信度评价结果。

一种对网络交易用户的可信度进行评价的***，包括：

查询单元，用于根据待评价用户查询与所述待评价用户对应的参考用户，所述参考用户是从参考交易记录中提取的与所述待评价用户进行交易的交易用户；

获取单元，用于获取所述参考用户的属性信息；

评价单元，用于根据所述参考用户的属性信息，结合所述待评价用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价对象用户的可信度评价结果。

所述查询单元包括：

截取子单元，用于根据待评价用户从所述待评价用户的历史交易记录中截取一个时间段参考交易记录；

提取子单元，用于从所述参考交易记录中的提取与所述待评价用户进行交易的交易用户，所述交易用户即为所述待评价用户对应的参考用户。

所述属性信息包括用户在交易网站的注册时间、用户的身份验证情况、用户已注册账号的交易次数、用户已注册账号的交易额中的一个或者多个的组合。

该***还包括：

评分单元，参考用户的属性信息为每个参考用户形成一基础分数。

所述评价单元，还用于根据对所述参考用户的基础分数，结合所述待评价用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价对象用户的可信度评价结果。

可以看出，本申请实施例中，根据待评价用户查询与所述待评价用户对应的参考用户；获取所述参考用户的属性信息；根据所述参考用户的属性信息，结合所述待评价用户与所述参考用户之间的交易方向给出对所述待评价用户的可信度评价结果。本申请实施例所提供的方案，结合对待评价用户的可信度有重要影响的参考用户的属性信息并结合待评价用户与其参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价对象用户的可信度评价结果。本申请实施例所提供的方法，极大地提高了对虚假可信度的识别力度，极大地提高了网络交易过程中的安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一实施例所提供的方法的流程图；

图2为本申请一实施例所提供的场景示意图；

图3为本申请另一实施例所提供的方法的流程图；

图4为本申请一实施例所提供的***的结构示意图；

图5为本申请一实施例所提供的***中一单元的结构示意图；

图6为本申请一实施例所提供的另一***的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

请参考图1，本申请一实施例所提供的方法包括：

S101、根据待评价用户查询与所述待评价用户对应的参考用户；

待评价用户可以是网络交易过程任何一个交易主体，可以是卖家，也可以是买家。本申请实施例所提供的方法对待评价用户在交易过程中所处的地位没有任何限定。

与待评价用户对应的参考用户实际上是与待评价用户进行过交易的用户。参考用户与待评价用户进行过的交易可以是买入交易，也可以是卖出交易。

可选地，从待评价用户已经进行的历史交易中将所有与待评价用户进行交易的用户都提取出来作为待评价用户的参考用户；也可以通过设定一个时间区间，例如通过一个时间窗从待评价用户所有的历史交易中截取特定的一个时间段的历史交易。例如，对于一个账号为1111的用户，可以用一个周期为30天的时间窗从该账号的历史交易中截取部分历史交易记录作为参考交易记录，然后，从参考交易记录中提取与待评价用户进行交易的交易用户，所述交易用户即为所述待评价用户对应的参考用户。

S102、获取所述参考用户的属性信息；

参考用户的属性信息即为网络交易用户的属性信息。参考用户具有相对性。参见图2，X为待评价用户，A、B、C、D是一个时间窗内与X进行交易的用户，即为X的参考用户。当对A进行可信度评价时，A即为待评价用户，X变成A的参考用户。由此可以看出，待评价用户和参考用户是具有相对性的。无论是待评价用户还是参考用户，都是网络交易中的主体，都具有属性信息。一般来说，网络交易过程中，无论是买方还是卖方，都是以一个网络交易网站的注册用户参与到网络交易的过程中来的。

网络交易过程中的主体的属性信息可以包括该交易主体的账号的注册时间、网络交易主体的身份验证信息，账号的交易次数、交易金额等等。其中，网络交易主体的身份验证信息包括该交易主体验证与否、具体的验证方式等等。本申请对网络交易主体的属性信息的具体内容不做限定。

S103、根据所述参考用户的属性信息，结合所述待评价用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价对象用户的可信度评价结果。

待评价用户与其对应的参考用户之间的交易包括买入交易和卖出交易，买入交易即待评价用户从其参考用户买入商品；卖出交易即待评价用户将自已拥有的商品卖给其参考用户；实际应用中，买入交易相较卖出交易要容易实现，即交易操作成本小，所以，本申请实施例所提供的方法中，根据参考用户的属性信息同时还要结合待评价用户与参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对待评价用户的评价结果。

待评价用户与参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重可以通过待评价用户与参考用户所进行的卖出交易的次数占该待评价用户与参考用户进行交易的总次数的比重，和/或卖出交易的交易额占总交易的交易额的比重进行统计。

例如，一待评价用户与所有参考用户一共进行了100次交易，其中，买入交易为60次，卖出交易为40次，那么卖出交易的次数就占该待评价用户与所有参考用户交易次数的40％。或者，经统计发现卖出交易的交易额为100元，买入交易的交易额为900元，不难算出卖出交易的交易额占总交易额的10％。

此外，还可以对每次交易的交易额进行统计，并为交易额设置可信的下限值，例如认为交易额在10元以上的卖出交易为可信任的卖出交易等等，结合卖出交易设置更多的评价因素。

现有技术中，用户如果希望通过网络交易购买一个商品，为了避免交易过程中受到欺骗，一般在交易之前都会只能够通过卖家的注册信息以及卖家的历史交易信息对卖家的可信度做出判断。但是因为目前网络交易过程中存在很多虚假交易，使得一些卖家通过虚假交易提高自身的可信度等级，很显然这样得到的可信度等级是不可信的，但是用户无法区分哪些卖家的可信度信息是真实的，哪些是虚假的，导致很多用户在交易过程中受骗、甚至造成经济损失。

本申请实施例所提供的方法，结合对待评价用户的可信度有重要影响的参考用户的属性信息并结合待评价用户与其参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重对待评价参考用户的可信度进行评价，给出对待评价用户的评价结果。本申请实施例所提供的方法，极大地提高了对虚假可信度的识别力度，极大地提高了网络交易过程中的安全性。

下面以更加具体的实施例对本申请进行详细说明。

本申请实施例中，参与交易的网络交易主体一般都会在某个网络交易网站进行注册，例如本实施例中，参与交易的网络交易主体都是SSS网络交易网站的会员。当某个交易主体通过注册就可以获得一个SSS网络交易网站的账号，该网络交易主体日后在SSS网络交易网站进行的网络交易都通过其注册所获得的这个账号进行。

对于参与网络交易中的每一个账号，都具有一些属性参数，这些属性参数一般都存储在网络交易网站的数据库中。现有技术中对网络交易主体的可信度的评价主要是针对各个账号的属性参数进行的。例如，现有的某些网络交易网站，在成功完成每一笔交易后，交易双方均有权对对方交易的情况作一个评价，这个评价亦称之为可信度评价。

为了介绍目前较为常用的一种评价体系，下面首先介绍几个概念：

评价积分：可信度评价分为“好评”、“中评”、“差评”三类，每种评价对应一个积分。

评价计分：评价积分的计算方法，具体为：“好评”加一分，“中评”零分，“差评”扣一分。

可信度：对会员的评价积分进行累积，并在该账号的页面上进行评价积分显示。

目前，为了避免买卖双方进行可信度炒作，进行了如下的规定：

1)每个自然月中，相同买家和卖家之间的评价计分不得超过6分(以交易创建的时间计算)。超出计分规则范围的评价将不计分。

2)若14天内(以交易创建的时间计算)相同买卖家之间就同一商品，有多笔支付宝交易，则多个好评只计1分，多个差评只记-1分。

虽然现有的可信度评价体系对买卖双方在每月有评价笔数6笔的限制。即便增加笔数这一限制，还是无法摆脱疯狂的虚假交易炒作可信度的行为，例如可信度炒作者可以通过多注册些账号来操作，多注册账号并不会增加可信度炒作者的成本。

本申请实施例所提供的方法基于现有的评价体系实现。参见图3，本申请实施例所提供的方法包括：

S301、预先基于存储在网络交易网站数据库中的账号的属性信息评出每一个账号的基础分数。

如前所述，每个账号的属性信息都存储在该账号所属的网络交易网站的数据库中。账号的属性信息具体包括账号的注册时间、历史交易额等等。可以根据实际需要来设定。属性信息中的每个参数在基础分数中所占据的比重也可以根据实际需要设定，本申请对此不做限定。

结合每个账号的属性信息评出每个账号的基础分数可以按照如下方式进行，包括：

S1、从网络交易网站数据库中获取各个账号的属性信息。

S2、设定可信度评价规则。

具体地，可针对不同场景设定不同程度的评价规则，例如将哪些属性信息纳入评价参考中，各个属性占有的比重如何等等。

步骤S1与S2之间没有必然的逻辑顺序。可以首先从网络交易网站数据库中获取各个账号的所有属性信息，然后根据已有的属性信息设定可信度评价规则；也可以先设定可信度评价规则，然后根据规则获取所需要的各个账号的属性信息。

可以将已经设定好的规则存储在网络交易网站的规则库中。该网络交易网站的规则库可以单独设置，也可以通过网络交易网站的数据库来实现，本发明实施例对此不做限定。

S3、按照设定的可信度评价规则根据各个账号的属性信息为各个账号进行评分。通过S1～S3，给每个账号都计算出了一个基础分数。

S302、确定待评价用户。

为了便于描述，仅以网站上注册的其中一个账号为例进行说明，***对网络交易中的账号执行的操作相同。

本申请实施例所提供的方法，可以结合基础分数确定待评价用户。例如：可以设置一个基础分数阈值，当计算出的某个账号的基础分数大于或等于基础分数阈值时，则判定该账号是候选的待评价用户。对于达不到基础分数阈值的账号可以直接给出不可信的评价结果。

通过这样的筛选，可能会得到多个候选的待评价用户，可以依次对候选的待评价用户采用本申请提供的方法进行评价，也可以按照基础分数从低到高进行选取并进行评价。

S303、从所述待评价用户的历史交易记录中截取一个时间段的参考交易记录。

待评价用户的历史交易记录存储在网络交易网站的数据库中。当确定待评价用户后，可以以该待评价用户的搜索对象，从网络交易网站的数据库中搜索一个时间段的参考交易记录。

具体地，可以用时间窗从待评价用户的历史交易记录中截取部分交易记录。

S304、从所述参考交易记录中提取与所述待评价用户进行交易的交易用户。

待评价用户的交易用户就是待评价用户的参考用户。本申请的重点在于引入交易圈的概念。参见图2，X为待评价用户，A、B、C、D是一个时间窗内与X进行交易的用户，A、B、C、D就构成了X的交易圈。待评价用户的可信度“好”是由其周围有多少个肯与之进行交易的高基础分数的参考用户来决定的。

S305、获取所述交易用户的基础分数。

S306、根据所述交易用户的基础分数，结合所述待评价用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重对所述待评价用户的可信度评价结果。

本申请实施例所提供的方法，一方面可以将某个交易用户的可信度认定交予广大的交易参与者去评价，二是提高了每个虚假交易账号的构成成本。现有的可信度评价体系下，很多虚假交易账号是一些比较普通的账户，可能只是注册、激活、认证、伪装了少量交易的账户，成本比较低。而本申请所提供的方法中，例如，如果给出可信度评判规则是要求一个账号的交易圈内必须有5个以上的基础分数达到800分(以总分为1000分为例)的账号，那么这样案件账号的成本就几乎成了原来的5倍。一般情况下，进行可信度炒作的账号的基础分数都不会很高。同时，本申请在进行可信度评价时还结合了待评价用户与参考用户的交易方向。而一般情况下，可信度炒作的账号进行买入交易是比较容易的，但是要进行卖出交易就困难了。只要在给出评价时，加大对账号所进行的卖出交易的交易额以及交易次数的控制，就能够从很大程度上剔除虚假交易。

例如，一次对账号X的评价过程中，时间窗截取到的交易次数为270次，其中X进行的买入交易为10次，卖出交易为260次，如果这10次的买入交易对应8位不同的卖家，260次交易对应240位不同的买家，那么这248位交易用户就是X的参考用户，如果有60％以上的买家基础分数比较高，都在700分以上(总分为1000分)或者90％以上的卖家基础分数比较高，我们可以判断说X是一个可信会员，当然，这只是个简单的例子，实际应用的时候可能采用百分数，也可能直接用绝对数。

进一步地，对这270次交易进行统计，发现其中卖出交易的交易额上来看这些交易绝大部分为可信交易。(实际应用中，可以为交易额设置参考标准，例如，认为交易额高于或者等于30元(人民币)即为可信交易等等)由此可以确定待评价用户为可信度较高的用户，可以给出可信的评价结果。

相反的，如果对账号Y的评价过程中，时间窗截取到的交易次数为270次，其中Y进行的买入交易为260次，卖出交易为10次，如果260次买入交易中对应240位买家，10次卖出交易对应8位买家，那么这248位交易用户就是Y的参考用户，如果这248位参考用户中，有80％的参考用户的基础分数都比较低，都在100分以下(总分为1000)，那可以初步判定账号Y有炒作的嫌疑。进一步地，对这270次交易进行统计，发现其中卖出交易的交易额上来看这些交易绝大部分的交易额都不到30元，则根据本申请提供的方法可以直接给出账号Y不可信的评价结果。

本申请实施例所提供的方法，在根据待评价用户的属性信息对待评价用户的可信度进行评价的基础上，进一步结合待评价用户的参考用户的属性信息并结合待评价用户与其参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重对待评价参考用户的可信度进行评价，给出对待评价用户的评价结果。本申请实施例所提供的方法，极大地提高了对虚假可信度的识别力度，极大地提高了网络交易过程中的安全性。

参见图4、本申请一实施例还提供一种对网络交易用户的可信度进行评价的***，包括：

存储单元401，用于存储网络交易用户的属性信息以及每一个网络交易用户的交易记录；

实际应用中，该存储单元401可以是一个网络交易网站的数据库。

查询单元402，用于根据待评价用户查询与所述待评价用户对应的参考用户，所述参考用户是从所述待评价用户的参考交易记录中提取的与所述待评价用户进行交易的交易用户；

具体地，所述查询单元402根据待评价用户从所述存储单元401中所存储的该待评价用户的网络交易记录中查找与所述待评价用户对应的参考用户。

获取单元403，用于获取所述参考用户的属性信息；

在所述查询单元根据网络交易记录确定了所述待评价用户的参考用户之后，所述获取单元403再从存储单元中获取所述参考用户的属性信息。

所述属性信息包括用户在交易网站的注册时间、用户的身份验证情况、用户已注册账号的交易次数、用户已注册账号的交易额等信息中的一个或者多个的组合。本申请对属性信息的具体内容不做限定。

评价单元404，用于根据所述参考用户的属性信息，结合所述待评价用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价用户的可信度评价结果。

参见图5，所述查询单元402包括：

截取子单元501，用于从待评价用户的历史交易记录中截取一个时间段参考交易记录；

提取子单元502，用于从所述参考交易记录中的提取与所述待评价用户进行交易的交易用户，所述交易用户即为所述待评价用户对应的参考用户。

参见图6，本申请另一实施例中提供另一种***，该***的存储单元401、查询单元402、获取单元403均与图4中的相同，此处不再赘述，该***相较于图4的***，还包括：

评分单元405，用于根据参考用户的属性信息为每个参考用户形成一基础分数。

具体地，该评分单元405进一步包括：

信息获取子单元，用于获取各个账号的属性信息。

规则设置子单元，用于设定可信度评价规则。

打分子单元，用于根据设定的可信度评价规则根据各个参考用户的属性信息为每个参考用户形成一基础分数。

所述评价单元404，还用于根据对所述参考用户的价值评分，结合所述待评价用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价用户的可信度评价结果。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请可用于众多通用或专用的计算***环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器***、基于微处理器的***、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何***或设备的分布式计算环境等等。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (10)

1.一种对网络交易用户的可信度进行评价的方法，其特征在于，包括：

根据待评价用户查询与所述待评价用户对应的参考用户；

上述参考用户是从所述待评价用户的参考交易记录中提取的与所述待评价用户进行交易的交易用户；

获取所述参考用户的属性信息；

根据所述参考用户的属性信息，结合所述待评价用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价对象用户的可信度评价结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，查询与所述待评价用户对应的参考用户包括：

从待评价用户的历史交易记录中截取一个时间段的参考交易记录。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括用户在交易网站的注册时间、用户的身份验证情况、用户已注册账号的交易次数、用户已注册账号的交易额等信息中的一个或者多个的组合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：参考用户的属性信息为每个参考用户形成一基础分数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述参考用户的属性信息，结合所述待评价用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价对象用户的可信度评价结果具体为：

根据对所述参考用户的基础分数，结合所述待评价对象用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价对象用户的可信度评价结果。

6.一种对网络交易用户的可信度进行评价的***，其特征在于，包括：

存储单元，用于存储网络交易用户的属性信息以及每一个网络交易用户的交易记录；

查询单元，用于根据待评价用户查询与所述待评价用户对应的参考用户，所述参考用户是从参考交易记录中提取的与所述待评价用户进行交易的交易用户；

获取单元，用于获取所述参考用户的属性信息；

评价单元，用于根据所述参考用户的属性信息，结合所述待评价用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价对象用户的可信度评价结果。

7.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述查询单元包括：

截取子单元，用于根据待评价用户从所述待评价用户的历史交易记录中截取一个时间段参考交易记录；

提取子单元，用于从所述参考交易记录中的提取与所述待评价用户进行交易的交易用户，所述交易用户即为所述待评价用户对应的参考用户。

8.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述属性信息包括用户在交易网站的注册时间、用户的身份验证情况、用户已注册账号的交易次数、用户已注册账号的交易额中的一个或者多个的组合。

9.根据权利要求6所述的***，其特征在于，还包括：

评分单元，用于根据参考用户的属性信息为每个参考用户形成一基础分数。

10.根据权利要求9所述的***，其特征在于，所述评价单元，还用于根据对所述参考用户的基础分数，结合所述待评价用户与所述参考用户所进行的卖出交易在所有交易中所占的比重给出对所述待评价对象用户的可信度评价结果。

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