| Editorial of ACM MSWiM 2020 Special Issue | 0 | 0.34 | 2022 |
| POI-RGNN: Using Recurrent and Graph Neural Networks to Predict the Category of the Next Point of Interest. | 0 | 0.34 | 2021 |
| Social Mix-zones: Anonymizing Personal Information on Contact Tracing Data. | 0 | 0.34 | 2021 |
| DCluster: Geospatial Analytics with PoI Identification. | 0 | 0.34 | 2021 |
| SocialRoute - Roteamento Oportunístico de Baixo Custo baseado em Contatos Sociais. | 0 | 0.34 | 2021 |
| A Cluster-based Framework for Predicting Large Scale Road-Network Constrained Trajectories. | 0 | 0.34 | 2020 |
| Fusion on Vehicular Data Space - An Approach to Smart Mobility. | 0 | 0.34 | 2020 |
| Route Selection and Trajectory Filling in Mobility Traces. | 0 | 0.34 | 2019 |
| Perfil de Uso de Aplicativos Móveis - Caracterização e Aplicações. | 0 | 0.34 | 2018 |
| Uso de Dados de Mídias Sociais para Desenvolvimento de Metodologia de Posicionamento de Táxis. | 0 | 0.34 | 2018 |
| Session details: Session 2: Vehicular Ad Hoc Networks. | 0 | 0.34 | 2018 |
| MOCHA - Um framework para caracterização e comparação de traces de mobilidade. | 0 | 0.34 | 2018 |
| Identificação da Reputação de Áreas Urbanas Externas com Dados de Mídias Sociais. | 0 | 0.34 | 2018 |
| ST-Drop - Uma Nova Estratégia de Gerenciamento de Buffer em Redes Oportunistas D2D. | 0 | 0.34 | 2017 |
| Geo-SDVN - Um Protocolo Geocast para Redes Veiculares Definidas por Software. | 0 | 0.34 | 2017 |
| T-MAPS - Modelo de Descrição do Cenário de Trânsito Baseado no Twitter. | 0 | 0.34 | 2017 |
| Um Protocolo de Roteamento para o Consumo Balanceado de Energia em Redes de Sensores Aquáticas. | 0 | 0.34 | 2017 |
| Studying traffic conditions by analyzing foursquare and instagram data | 13 | 0.71 | 2014 |
