3、科威特电信行业不对称商业关系中的信任与长期满意度研究

科威特电信行业不对称商业关系中的信任与长期满意度研究

1. 引言

在企业对企业(B2B)的交易中,信任对于管理关系网络至关重要,尤其是在期望建立长期关系的情况下。信任能够促使关系参与者进行合作,保护关系投资,并在长期合作中获取和实现利益。信任还能推动关系从正式向非正式、从短期向长期转变。

本研究聚焦于已持续三年及以上的B2B关系,基于共享盈利能力、关怀、开放性、让步以及对未来目标的共识等变量,分析了经销商的长期满意度倾向(LSD)。采用基于信任的四种输入及其对LSD影响的模块化方法,研究了小型经销商(员工少于50人)对大型服务提供商(员工多于500人)的行为。

科威特具有独特的社会和文化背景,其商业和企业规范可能与北美和西欧市场不同。选择科威特作为研究市场,能提供阿拉伯视角下影响信任和满意度的关系因素。此外,在中东地区,信任作为B2B交易中的竞争工具相对较新。随着海湾合作委员会(GCC)地区经济的快速增长,许多外国企业进入该市场,这可能改变了商业关系环境和规范。本研究旨在从信任的角度捕捉这些关系变化,并评估多维信任概念在建立长期满意度中的作用。

2. 文献综述
2.1 GCC地区B2B关系的认知

在GCC地区,如同其他阿拉伯国家,社会和个人关系常被商业关系所取代。家庭、朋友和同事构成的内部关系网络(wasta圈)在商业交易中具有重要影响。处于wasta圈外的参与者在权力使用、信息共享、沟通开放性、善意行为展示和关系灵活性等方面可能受到不同对待。然而,随着组织规模的扩大和业务类型的变化,wasta的影响逐渐减弱。此外,GCC地区的国际化进程也导致wasta的使用减少。

2.2 认知和情感输入
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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