Аннотация: Города как сложные системы, формируемые совместно физическим пространством и человеческой деятельностью, характеризуются непрерывно эволюционирующими процессами функционирования и механизмами обратной связи. Стремительное развитие Интернета и Интернета вещей в настоящее время обеспечивает возможность фиксирования в реальном времени городских активностей; однако извлечение интерпретируемых структур знаний из фрагментированных данных остаётся ключевой проблемой для динамического познания города. В настоящем исследовании предлагается методологическая рамка на основе графов знаний, объединяющая пространственно-временные данные из множества источников и выстраивающая методологию познания человеческой активности в городах вокруг семантической структуры «человек–объект–место–время–событие–эффект», что позволяет осуществлять многомерное сетевое познание и структурированное представление городского пространства и человеческой деятельности. На примере университетского кампуса как репрезентативной микросреды построен граф знаний, содержащий около 54 000 узлов-сущностей и 118 000 реляционных связей, что позволило выполнить извлечение отношений и причинно-следственный ретроспективный анализ. Результаты демонстрируют, что данный подход эффективно обеспечивает атрибуцию активностей и реакцию пространственного управления в сложных средах посредством ретроспективного отслеживания активностей и семантического связывания. Метод отличается высокой масштабируемостью и переносимостью между пространственными уровнями, предлагая перспективный методологический путь для городского планирования и управления, ориентированных на поведение в эпоху новых городских технологий.