일 실시 예 에서 오라클 로 구현 된 상위 레벨 통계 모델 및 스코어링 엔진 ( 210 ) 은 데이터베이스 내 에 새롭 게 수신 되 고 / 수신 되 거나 저장 되 는 데이터 중 그룹 멤버 쉽 을 결정 하 기 위해 알고리즘 ( 202 , 204 , 206 , 및 208 ) 으로부터 의 예측 을 활용 한다 . 데이터 의 예 는 가맹점 위치 데이터 이 다 . 적어도 하나 의 실시 예 에서 , 그리고 본 명세서 에서 더 기술 되 는 바 와 같이 , 데이터베이스 내 의 가맹점 위치 데이터 는 위치 및 거리 의 면 에서 , 예 를 들 면 주 어 진 위치 로부터 주어진 거리 내 에 있 는 다수 의 가맹점 위치 에 관하 여 기술 된다 . 적어도 하나 의 특징 에서 , 위치 및 거리 는 필수 적 으로 지리 에 관한 것 일 필요 는 없 고 , 데이터베이스 내 에 저장 된 가맹점 데이터 를 활용 하 여 계산 되 는 유사 성 에 기초 한다 . 특정 실시 예 에서 , 위치 및 거리 는 데이터베이스 내 의 필드 값 및 필드 토큰 화 된 값 에 대한 크로스 속성 ( cross - attribute ) , 가중치 기반 ( weighted ) , 용어 빈도 / 역문 헌 빈도 ( term frequency / inverse document frequency ; TF / IDF ) 계산 에 의해 측정 되 는 유사 성 에 기초 한다 .