도 7 은 가맹점 위치 를 그룹 멤버 쉽 으로 분류 하 도록 활용 되 는 알고리즘 중 하나 { 도 4 에 도시 된 알고리즘 ( 202 ) } 를 기술 하 는 흐름 도 ( 280 ) 이 다 . 알고리즘 ( 202 ) 은 적어도 도 6 의 흐름 도 ( 250 ) 에 관해 기술 된 데이터 를 활용 한다 . 구체 적 으로 , 데이터베이스 내 의 가맹점 위치 데이터 는 주어진 위치 로부터 주어진 거리 내 에 있 는 다수 ( k ) 의 위치 에 대해 검색 된다 ( 282 ) . 추가 로 , 주어진 거리 내 의 위치 는 임의 의 새롭 고 / 새롭 거나 변경 된 위치 를 결정 하 도록 ( 284 ) 유사 성 에 대해 검색 된다 . 모드 값 은 특정 한 특징 공간 { 즉 , 거래 데이터 가 이곳 으로부터 알고리즘 ( 202 ) 으로 입력 되 는 영역 } 내의 ( k ) 위치 중 에 발생 하 는 가맹점 위치 를 분류 함 으로써 결정 된다 ( 286 ) . ( k ) 위치 레코드 의 분류 에서 기인 한 가장 최근 에 발생 한 값 은 최고 가중치 를 갖 고 , 아래 에서 기술 되 는 바 와 같이 결정 되 는 모드 값 으로 지칭 된다 . 이 모드 값 은 알고리즘 ( 202 ) 으로부터 예측 으로 반환 된다 ( 288 ) .