>> [เล่นเพลง]
>> สมอง SCASSELLATI: ยินดีต้อนรับ ชุด CS50 AI
ชื่อของฉันคือ Scass และในวันนี้เรากำลังจะ ที่จะพูดคุยเกี่ยวกับระบบ recommender
ตอนนี้เสียงระบบ recommender ชนิดเหมือนชื่อแปลก
มันเสียงเหมือนบางทีมันอาจจะควร เป็นระบบที่แนะนำ
และชนิดของฉันเห็นด้วยกับคุณ
แต่เหล่านี้เป็นระบบที่จะช่วยให้ เลือกจากสิ่งที่คล้ายกันเมื่อใดก็ตามที่
คุณเลือกสิ่งที่ออนไลน์
Netflix, ตัวอย่างเช่นจะแนะนำอื่น ๆ ภาพยนตร์ที่คุณอาจต้องการที่จะดู
หรือแพนดอร่าจะแนะนำที่แตกต่างกัน เพลงที่คุณอาจต้องการที่จะฟัง
อเมซอนจะแนะนำสิ่งที่ชนิดของ ผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ที่คุณอาจต้องการที่จะซื้อ
แม้ Facebook จะแนะนำ เพื่อนบางคนของคนอื่น ๆ
ที่คุณอาจต้องการที่จะเพิ่ม
แต่ละระบบเหล่านี้ทำงานโดยใช้ ชนิดพื้นฐานที่เหมือนกันของขั้นตอนวิธี
และนั่นคือสิ่งที่เรากำลัง จะพูดถึงในวันนี้
>> ตอนนี้ขั้นตอนวิธีการเหล่านี้เป็น ธุรกิจขนาดใหญ่ที่น่าแปลกใจ
Netflix ไม่กี่ปีที่ผ่านมาใน 2009 นำเสนอ $ 1,000,000
รางวัลถ้าคุณสามารถปรับปรุงของพวกเขา ระบบแนะนำโดยเพียงแค่ 10%
ว่า 10% แต่แสดงให้เห็นถึง จำนวนมากของธุรกิจ
ประมาณการได้ยาก มาด้วย แต่หลายคน
เชื่อว่าคำแนะนำเหล่านี้ ระบบการจัดซื้อออนไลน์
ระบบเช่น Amazon นำไปสู่​​ที่ใดที่หนึ่ง ระหว่าง 10% และ 25% ของรายได้ที่เพิ่มขึ้น
ดังนั้นคุณสามารถจินตนาการ ชนิดของปริมาณที่คุณ
พูดถึงเมื่อเราคิดเกี่ยวกับ แม้เหล่านี้ขั้นตอนวิธีการเล็ก ๆ น้อย ๆ
>> จึงขอได้ตัวอย่างบางส่วน
มันเป็นวิธีการที่เหล่านี้ ระบบจริงๆทำงานอย่างไร
มีสองขั้นพื้นฐาน ชนิดของขั้นตอนวิธีการที่
มีที่เล่นเมื่อเราพูดคุยเกี่ยวกับ ที่ก่อให้เกิดคำแนะนำ
คนแรกที่จะถูกเรียกว่า เนื้อหาการกรองตาม
และเนื้อหาการกรองอาศัยตาม เมื่อความคล้ายคลึงกันระหว่างรายการ
ตัวเองที่อยู่ในระหว่างสองภาพยนตร์ หรือสองเพลงหรือสองรายการซื้อ
เรากำลังจะใช้ภาพยนตร์ เป็นตัวอย่าง แต่นี้
สามารถนำไปใช้จริงๆชนิดใด ๆ ของวัตถุที่เรากำลังมองหา
>> ดังนั้นถ้าผมคิดว่าเกี่ยวกับบางส่วน ภาพยนตร์จากปีที่ผ่านมา
ผมเห็น Inside Out กับ เด็ก ๆ ของฉันที่พวกเขารักมัน
แต่เรายังมีทางเลือก
เราจะได้ไปที่จะเห็นลูกน้อง, เราสามารถมองเห็นอายุ Ultron,
หรือเราอาจจะได้เห็น ผู้ชายมดในโรงภาพยนตร์
>> สำหรับการใด ๆ เหล่านี้ ภาพยนตร์ที่เราสามารถจินตนาการ
สร้างรายชื่อของคุณสมบัติหรือ เกี่ยวกับภาพยนตร์คุณภาพที่แตกต่างกัน
ดังนั้นสำหรับตัวอย่างเช่นผมอาจจะพิจารณา ซึ่งหนังเหล่านั้นเป็นภาพเคลื่อนไหว
ดีทั้งสองด้านในออก และลูกน้องเป็นภาพเคลื่อนไหว
อายุ Ultron มิได้ ผู้ชายมดเป็นภาพยนตร์อนิเมชัน
และผมสามารถจินตนาการอาคาร โครงสร้างโต๊ะที่
แสดงแต่ละคุณสมบัติเหล่านี้
พวกเขาเคลื่อนไหวหรือไม่?
จากนั้นผมก็สามารถเพิ่มมากขึ้น คุณสมบัติที่จะตารางนี้
โดยการเพิ่มแถวในโครงสร้างนี้
ฉันจะถามว่า ไม่ว่าพวกเขากำลังดูหนังมาร์เวล
ดี Inside Out และลูกน้อง ไม่ได้ดูหนังมหัศจรรย์
อายุ Ultron และมดผู้ชายอย่างแน่นอน
>> และฉันจะขอให้ทุกชนิด คุณภาพแตกต่างกัน
ที่ฉันต้องการชนิดใด ๆ ของคุณสมบัติ ที่อาจจะมีความสำคัญกับผม
พวกเขามีคนร้าย super?
ดีไม่มีคนร้ายสุดในภายใน ออก แต่มีคนในลูกน้อง
และเห็นได้ชัดที่ สองภาพยนตร์ซูเปอร์ฮีโร่
>> ฉันยังสามารถขอสิ่งที่ชอบดี พวกเขาผ่านการทดสอบ Bechdel?
จะมีสองชื่อ ตัวละครหญิงที่
ใช้จ่ายบางส่วนจำนวนมาก เวลาที่มีการสนทนาว่า
ไม่ได้เกี่ยวข้องกับคนที่อยู่ในทีมนักแสดง?
ทั้งในกรณีนี้ Inside Out ผ่าน ผลการทดสอบลูกน้องล้มเหลวอายุ Ultron
ผ่านการทดสอบและผู้ชายมดล้มเหลว
คนใดคนหนึ่งของคุณสมบัติเหล่านี้ ฉันจะคิดเกี่ยวกับ
ในฐานะที่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับคนบางคน
>> ฉันยังสามารถขอสิ่งที่ต้องการเป็น มีคนใด ๆ ในภาพยนตร์เหล่านี้ว่า
เป็นศิษย์เก่าจากสมมติว่าสวนสาธารณะและ สันทนาการหนึ่งของการแสดงที่ชื่นชอบ
ดี Inside Out มีเอมี่ Poehler ที่เป็นศิษย์เก่า
ที่นับ
จอนแฮมม์อยู่ในลูกน้อง
พอลรัดด์อยู่ในผู้ชายมด แต่ไม่มีใคร ในยุคของ Ultron อยู่ในสวนสาธารณะและ Req
ได้เป็นอย่างดี
ดังนั้นผมจึงสามารถสร้างรายการนี​​้ คุณสมบัติและการที่พวกเขาได้จริงๆ
เป็นอะไรก็ได้ที่เกี่ยวกับภาพยนตร์
พวกเขาอาจจะเกี่ยวกับสิ่งที่ อัตราส่วนที่พวกเขาถูกยิงใน
มันอาจจะเป็นวิธีการที่หลายที่นั่งพวกเขา ขายในวันหยุดสุดสัปดาห์ของพวกเขาเปิด
คุณลักษณะใด ๆ ที่ฉันต้องการ สร้างฉันสามารถใส่ลงไปในตารางนี้
>> ขณะนี้ในกรณีนี้ผมได้สร้าง การเรียงลำดับของค่าแท่งทั้งหมด
ใช่หรือไม่ผ่านหรือล้มเหลว แต่พวกเขาจะเป็นอะไร
พวกเขาอาจจะเป็นค่าโดยพลการ
สำหรับการกรองตามเนื้อหา สิ่งที่เรากำลังจะทำ
คือเรากำลังจะพิจารณา สองคอลัมน์ในตารางนี้
และดูว่าพวกเขามีความคล้ายกัน
ดังนั้นตัวอย่างเช่นถ้าฉัน ไปดูด้านในออก
ผมอาจจะถามว่าสิ่งที่หนังเรื่องอื่น ๆ ที่ผมอาจจะมีความเต็มใจที่จะไปดู
นั่นคือสิ่งที่ยินดีที่จะ ใช้จ่ายเงินของฉันที่จะไปดู
และผมสามารถเปรียบเทียบการนี​​้โดยเพียงแค่การ สองคอลัมน์หนึ่งจากด้านในออก
และเป็นหนึ่งจากส่วนใดของ ภาพยนตร์อื่น ๆ และเพียงแค่เห็น
จำนวนของการแข่งขันคุณสมบัติของพวกเขา
ดังนั้นถ้าผมเปรียบเทียบ Inside Out มีลูกน้องที่ดีมี
สามสิ่งที่ตรงกับที่นี่
พวกเขากำลังทั้งภาพเคลื่อนไหวไม่ใช่ของพวกเขา ภาพยนตร์มหัศจรรย์และทั้งสองคน
มีสวนสาธารณะและศิษย์เก่า Req
ดังนั้นผมจึงสามารถนับได้ถึงวิธีการ แมตช์ที่มีหลายคน
และในกรณีนี้มันน่าจะมีสาม
>> ถ้าผมแล้วเปรียบเทียบ Inside Out ด้วยการสมมติว่าอายุ Ultron,
ฉันสามารถมองลงรายการ และพูดดีมี
เพียงสิ่งเดียวที่ตรงกับที่นั่น
พวกเขาทั้งสองผ่านการทดสอบเบคเทลดังนั้น ที่จะเป็นคะแนนหนึ่ง
และระหว่าง Inside Out และผู้ชายมดอีกครั้งฉัน
สามารถเปรียบเทียบทีละบรรทัดวิธีการหลาย สิ่งที่ตรงกับระหว่างสองของพวกเขา
ดีหนึ่งที่เคลื่อนไหวอย่างใดอย่างหนึ่งไม่ได้
หนึ่งเป็นหนังที่มหัศจรรย์อย่างใดอย่างหนึ่งไม่ได้
หนึ่งก็มีคนร้ายสุด อื่น ๆ ไม่ได้
หนึ่งผ่านเบคเทล การทดสอบล้มเหลวนั้น
แต่พวกเขาทั้งสองมีสวนสาธารณะและศิษย์เก่า Req, เช่นนั้นอีกครั้งจะได้รับคะแนนหนึ่ง
>> ดังนั้นถ้าฉันกำลังมองหาสำหรับภาพยนตร์ ที่มีความคล้ายคลึงกับด้านในออก
ฉันจะมองหาหนังที่มี คะแนนสูงสุดในเนื้อหานี้
โครงการการกรอง
ดังนั้นในกรณีนี้ผม จะพิจารณาลูกน้อง
จะได้ใกล้ชิดและอื่น ๆ มีแนวโน้มที่จะเป็นสิ่งที่
ว่าผมจะใช้จ่ายเงินเพื่อดู กว่าอายุ Ultron หรือผู้ชายมด
>> เนื้อหาดังกล่าวจาก ระบบการกรองพึ่งพาเพียง
เกี่ยวกับคุณสมบัติของ ภาพยนตร์และเพื่อให้ฉัน
สามารถสร้างเหล่านี้เพียงแค่รู้ บางสิ่งบางอย่างเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์
ที่ฉันมี.
ฉันสามารถใช้ทุกชนิด คุณสมบัติที่ฉันต้องการ
และผมสามารถสร้างเพิ่มเติม คุณสมบัติที่ซับซ้อนที่
เกี่ยวข้องกับการทดสอบที่ซับซ้อนมากขึ้น มีคุณภาพที่ผมไปตาม
ในความเป็นจริงฉันยังสามารถดูตารางนี้ ไม่ได้เป็นวัตถุคงที่หนึ่ง
แต่ในฐานะที่เป็นมิติ ภายในพื้นที่ของรัฐที่มีขนาดใหญ่
และผมสามารถเริ่มต้นการพูดคุยเกี่ยวกับ ระยะทางระหว่างภาพยนตร์ที่แตกต่างกัน
เหล่านี้เป็นสิ่งที่ทุก ที่เรารู้ว่าพวกเขา
ทำโดยใช้ชนิดของโครงสร้างข้อมูล ที่เราได้เห็นแล้วใน CS50
ดังนั้นผมจึงสามารถจินตนาการอาคาร โครงสร้างข้อมูลสำหรับภาพยนตร์
มีโครงสร้างที่ผมเคยเป็น เรียกว่าสร้างภาพยนตร์
และมันมีห้ารายการบูลีนอยู่ในนั้น
มันเป็นภาพเคลื่อนไหว, มันเป็นเรื่องมหัศจรรย์ หนังไม่ได้มีคนร้ายสุด
มันไม่ผ่านการทดสอบ Bechdel และ มีสวนสาธารณะและเมอร์ดอลล่าในมันได้หรือไม่
และแต่ละเหล่านี้เป็น โครงสร้างข้อมูลที่ฉัน
สามารถครอบครองสำหรับภาพยนตร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่
>> แล้วคำนวณว่าสอง ภาพยนตร์ที่คล้ายกันหรือไม่
ว่าคะแนนของพวกเขาคือที่ฉันสามารถทำได้ เขียนออกชุดของรหัสจำลองที่
สร้างฟังก์ชั่นเดียวกันกับที่
นั่นคือได้รับภาพยนตร์ M1 บางอย่างผมสามารถ หาหนังที่คล้ายกันมากที่สุดไป
โดยทำตาม pseudocode
ผมคิดว่าที่ดีที่สุด ระบบการให้คะแนนที่ผมเคยพบ
การเปรียบเทียบที่ดีที่สุดที่ฉันได้พบ
ทุกภาพยนตร์อื่น ๆ ฉันจะผ่านไป
ฉันจะกำหนดคะแนนการแข่งขันเท่ากับ 0
และฉันจะไปถึงที่ ภาพยนตร์เป็น M1 หนัง
ฉันเริ่มต้นด้วยผมจะตรวจสอบ แต่ละคนและทุกคุณลักษณะ
ที่พวกเขาต้องดู ถ้ามีการแข่งขัน
หากมีการแข่งขันฉันจะ เพิ่มคะแนนการแข่งขัน
และถ้าที่จบคะแนนการแข่งขันว่า ฉันได้ดีกว่าในปัจจุบันที่ดีที่สุด
คะแนนแล้วฉันจะ จำไว้ว่าคะแนนที่ดีที่สุด
และนี่คือการแข่งขันที่ดีที่สุดที่ฉันมี
ในตอนท้ายสิ่งที่ภาพยนตร์ นั่งอยู่ในการแข่งขันที่ดีที่สุด
ที่ใกล้เคียงที่สุด ฉันได้รับสามารถที่จะมา
ดังนั้นเนื้อหาดังกล่าวจาก ระบบการกรอง
พวกเขาทั้งหมดมีโครงสร้างพื้นฐานนี้
พวกเขาขึ้นอยู่กับรายการ ในคำถามและไม่มีอะไร
เกี่ยวกับการใด ๆ ของค่าของผู้ใช้
>> กลไกอื่น ๆ ที่เราใช้ในการ เพื่อที่จะสร้างระบบข้อเสนอแนะ
ที่เรียกว่าการกรองการทำงานร่วมกัน
กรองความร่วมมืออาศัย ไม่ได้คุณภาพของวัตถุที่ตัวเอง
แต่วิธีการที่คนอื่น ๆ ผู้ใช้ที่เป็นวิธีการที่พวกเขาได้
ตอบสนองต่อวัตถุเหล่านี้เหมือนกัน
ดังนั้นเพื่อดำเนินการต่อด้วยตัวอย่างภาพยนตร์ของฉัน ผมอาจจะใช้พวงของเพื่อนของฉัน
และพวกเขาเกี่ยวกับการสำรวจหรือ พวกเขาไม่ชอบดูหนังโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
ตอนนี้สถานที่ที่แตกต่างกันจะสร้าง ข้อมูลนี้ในวิธีที่แตกต่าง
คุณโดยตรงสามารถสำรวจของคุณ ผู้ใช้หรือคุณอาจจะเพียงแค่
ดูสิ่งที่พวกเขาเลือกที่ถ้า คุณเช่น Netflix
ซึ่งภาพยนตร์ที่พวกเขาดู?
>> ฉันอาจจะตั้งคำถามกับบางส่วนของฉัน เพื่อนที่นี่และหา
ที่เจสันชอบหนังทุก เขาเห็นว่าไม่น่าแปลกใจที่มี
แอนดี้เท่านั้นที่ชอบลูกน้องและป้าผู้ชาย
ซาร่าห์ชอบภายในออกและ เวนเจอร์สตรงข้ามของแอนดี้
และแซม, ดี, แซมชอบ ทั้งหมดของภาพยนตร์ซูเปอร์ฮีโร่ที่
แต่ไม่มีผู้ใดของภาพยนตร์การ์ตูน
>> จากนั้นผมก็สามารถสอบถามใหม่บางส่วน บุคคลบางอย่างของผู้อื่นเหมือนตัวเอง
และขอให้ดีถ้าฉันชอบ หนึ่งในภาพยนตร์เหล่านี้
คุณสามารถทำให้การคาดการณ์เกี่ยวกับ ซึ่งหนังเรื่องอื่น ๆ ผมอาจจะชอบ
นั่นคือถ้าผมชอบภายใน ออกซึ่งภาพยนตร์อื่น ๆ
ฉันมีแนวโน้มที่จะยังต้องการที่จะเห็น ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คนที่คล้ายกันไม่?
นั่นคือฉันจะไปผ่าน ฉันจะกรองผ่านรายการนี​​้
และพบเพียง บุคคลที่ยังชอบ
Inside Out ที่ตรงกับการตั้งค่าของฉัน
ดีที่หมายความว่าแอนดี้และ แซมพวกเขาไม่ชอบด้านในออก
ดังนั้นฉันจะไม่พิจารณาให้
ฉันจะได้รับการกำจัดของ ข้อมูลสำหรับการเปรียบเทียบนี้
>> จากนั้นผมก็สามารถมองสิ่งที่เจสัน และซาร่าห์และคิดว่านับ
ซึ่งขึ้นของภาพยนตร์ที่พวกเขาเห็น ที่ฉันไม่ได้ไม่ว่าจะชอบพวกเขา
หรือไม่.
ฉันสามารถนับขึ้นสมมติว่าคะแนนโหวต
ดังนั้นลูกน้องเช่นอาจจะมีหนึ่ง ลงคะแนนให้มันเพราะเจสันชอบมัน
ทั้งเจสันและซาร่าห์ชอบเวนเจอร์ส ดังนั้นมันจะมีสองคะแนน
และมีเพียงเจสันชอบมดชาย จึงจะได้รับหนึ่งเสียง
ดังนั้นถ้าผมจะแนะนำแล้ว สำหรับตัวเองซึ่งภาพยนตร์เหล่านี้
ฉันอาจจะมีโอกาสมากที่สุดที่จะดูผมจะ ต้องเลือกอายุ Ultron: เวนเจอร์ส
>> ดังนั้นสำหรับใด ๆ เหล่านี้ ระบบตอนนี้ผมใช้
ข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นไม่ได้เกี่ยวกับ หนังตัวเอง แต่เกี่ยวกับการตั้งค่า
จากผู้อื่น
นี้มีปัญหาบางอย่างแน่นอน
เกิดอะไรขึ้นถ้าคุณไม่ได้มีผู้ใช้อื่น ๆ ?
ดีที่เรียกว่าปัญหาการเริ่มต้น
คุณต้องมีความบาง ปริมาณของข้อมูลก่อนที่คุณจะ
สามารถที่จะเริ่มต้นทำ คำแนะนำเหล่านี้
พลิกด้านของมันเป็นครั้งเดียว ที่คุณจะเริ่มการเก็บรวบรวมข้อมูล
ถ้าคุณสามารถเก็บมากขึ้น และข้อมูลมากขึ้น
คุณจะได้รับดีและดีกว่า และข้อเสนอแนะที่ดีกว่า
>> ตอนนี้เราสามารถแปล นี้เป็นรหัสเช่นกัน
เราสามารถกำหนดที่แตกต่างกัน ชนิดของโครงสร้าง
ในกรณีนี้เราจะเรียกว่าผู้ใช้
และมันก็มีคุณสมบัติที่เกี่ยวกับ ภาพยนตร์ที่ชอบใช้นี้
พวกเขาชอบ Inside Out, สมุนเวนเจอร์สและแมนมด
จากนั้นเราจะสามารถสร้าง pseudocode ที่จะปฏิบัติตาม
ขั้นตอนเดียวกับที่ผมใช้มาก่อน
นั่นคือได้รับโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผู้ใช้ x ขอแนะนำภาพยนตร์
ที่ x อาจชอบ
เราสามารถผ่านไปและ สำหรับทุกภาพยนตร์
เราสามารถเริ่มต้นได้คะแนน สำหรับภาพยนตร์ที่จะเป็น 0
และจากนั้นเราสามารถค้นหาทั้งหมด ของผู้อื่นที่
มีการตั้งค่าเช่นเดียวกับ x
และแล้วทุก ภาพยนตร์ที่พวกเขาชอบ
เราจะเพิ่มคะแนนของภาพยนตร์ว่า
ภาพยนตร์ใดก็ตามที่อยู่ใน ปลายมีคะแนนสูงสุด
ที่หนึ่งที่ฉันควรแนะนำ
>> ไม่มีนี้เป็นความจริงที่ปิดบัง
ไม่มีนี้เป็นสิ่งที่ท้าทาย
เหล่านี้เป็นขั้นตอนวิธีการพื้นฐานทั้งหมด ที่คุณสามารถใช้ในวันนี้
>> ขณะนี้มีระบบ recommender จริง คุณทำงานเป็นปัญหาบางอย่าง
เกิดอะไรขึ้นถ้ามีใครที่ ตรงกับความต้องการของคุณ?
เกิดอะไรขึ้นถ้ามีผู้ใช้ที่ จะตรงตั้งค่าของคุณ
แต่แล้วเบี่ยงเบนอย่างเห็นได้ชัด จากสิ่งที่คุณชอบ?
ผมชอบที่หนักหนาสาหัสคลาสสิก ภาพยนตร์ แต่ภรรยาของฉันไม่ได้
ผมชอบที่จะดูพวกเขาของฉัน บัญชี Netflix มีพวกเขา
เธอไม่ได้
เกิดอะไรขึ้นเมื่อเราเริ่มต้น ผสมข้อมูลเช่นนี้หรือไม่?
เหล่านี้เป็นความท้าทายทั้งหมด ที่คุณสามารถเอาชนะ
พวกเขาใช้เวลาเพียงแค่เล็กน้อย ขั้นตอนวิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้น
>> ขณะนี้อยู่ในโลกแห่งความจริงซึ่ง มีการปฏิบัติงานจริง
เราจะใช้เนื้อหาการกรองหรือ เราจะใช้การกรองการทำงานร่วมกัน?
และคำตอบคือเราใช้ทั้งของพวกเขา
เกือบทั้งหมดของผู้ใช้ที่สำคัญใน กรณีนี้, Amazon, Facebook, Netflix,
แพนดอร่าพวกเขาทั้งหมดใช้การรวมกันของ ระบบเหล่านี้คำแนะนำที่แตกต่างกัน
และเมื่อเรารวมตัวเลือกจาก แต่ละครั้งเราเรียกพวกเขาระบบไฮบริด
พวกเขาในบางวิธีขึ้นอยู่กับ คุณสมบัติของวัตถุเอง
และในรูปแบบที่พวกเขาขึ้นอยู่กับ การตั้งค่าของผู้อื่น
เหล่านี้ระบบไฮบริด พวกเขากำลังธุรกิจขนาดใหญ่
และพวกเขากำลังมีอะไรในปัจจุบันในวันนี้
>> ดังนั้นขอบคุณมากสำหรับการเข้าร่วมฉัน
ฉันหวังว่าคุณเคยเล็ก ๆ น้อย ๆ บิตของความเข้าใจในสิ่งที่
ทำให้ระบบเหล่านี้ทำงาน
ครั้งต่อไปที่คุณกำลังออนไลน์โปรดจำไว้ว่า ไม่เพียง แต่คุณมีอิทธิพลต่อการเลือกของคุณ
แต่อาจเป็นคนอื่นได้เป็นอย่างดี
ขอบคุณอีกครั้ง.