Resumen: Las ciudades, como sistemas complejos constituidos conjuntamente por el espacio físico y las actividades humanas, se caracterizan por procesos operativos en evolución continua y mecanismos de retroalimentación. El desarrollo rápido de Internet y del Internet de las cosas ofrece actualmente la posibilidad de capturar en tiempo real las actividades urbanas; sin embargo, la forma de extraer estructuras de conocimiento interpretables a partir de datos fragmentados sigue siendo un desafío central para la cognición dinámica urbana. La presente investigación propone un marco basado en grafos de conocimiento que integra datos espaciotemporales multifuente y construye una metodología de cognición de las actividades humanas urbanas en torno a la estructura semántica «humano–objeto–lugar–tiempo–evento–efecto», permitiendo una cognición multidimensional en red y una representación estructurada del espacio urbano y las actividades humanas. Tomando un campus universitario como microescenario representativo, se construyó un grafo de conocimiento que comprende aproximadamente 54.000 nodos-entidad y 118.000 aristas relacionales para realizar la extracción de relaciones y el análisis de trazabilidad causal. Los resultados demuestran que este enfoque permite respaldar eficazmente la atribución de actividades y la respuesta de gobernanza espacial en entornos complejos mediante el rastreo retrospectivo de actividades y la vinculación semántica. Asimismo, presenta una fuerte escalabilidad y transferibilidad a través de las escalas espaciales, ofreciendo una vía metodológica viable para la planificación y gobernanza urbanas orientadas por los comportamientos en la era de las nuevas tecnologías urbanas.