Résumé : Les villes, en tant que systèmes complexes constitués conjointement par l'espace physique et les activités humaines, sont caractérisées par des processus opérationnels en évolution continue et par des mécanismes de rétroaction. Le développement rapide de l'Internet et de l'Internet des objets offre désormais la possibilité de capturer en temps réel les activités urbaines ; toutefois, la manière d'extraire des structures de connaissances interprétables à partir de données fragmentées demeure un défi central pour la cognition dynamique urbaine. La présente étude propose un cadre fondé sur les graphes de connaissances, intégrant des données spatio-temporelles multi-sources, et construit une méthodologie de cognition des activités humaines urbaines autour de la structure sémantique « humain – objet – lieu – temps – événement – effet », permettant une cognition multidimensionnelle en réseau et une représentation structurée de l'espace urbain et des activités humaines. En prenant un campus universitaire comme micro-scénario représentatif, un graphe de connaissances comprenant environ 54 000 nœuds entités et 118 000 arêtes relationnelles a été construit pour effectuer l'extraction de relations et l'analyse de traçabilité causale. Les résultats démontrent que cette approche permet de soutenir efficacement l'attribution des activités et la réponse de gouvernance spatiale dans des environnements complexes grâce au suivi rétrospectif des activités et à la liaison sémantique. Elle présente également une forte extensibilité et transférabilité à travers les échelles spatiales, offrant une voie méthodologique réalisable pour la planification et la gouvernance urbaines orientées par les comportements à l'ère des nouvelles technologies urbaines.