传统的过程挖掘技术将事件数据作为输入，其中每个事件与一个对象完全关联。对象表示过程的实例化。以对象为中心的事件数据包含与表达多个过程相互作用的多个对象关联的事件。由于传统的过程挖掘技术假设与一个对象相关的事件，因此这些技术不能应用于以对象为中心的事件数据。为了使用传统的过程挖掘技术，通过删除所有对象引用，以一种以对象为中心的事件数据来平坦。扁平过程是有损的，导致从扁平数据中提取的不准确的特征。此外，在变平时丢失了以对象事件数据的图形结构。在本文中，我们介绍了一个通用框架，用于从对象事件数据中提取和编码功能。我们在以对象为中心的事件数据上本地计算功能，从而导致准确的度量。此外，我们为这些功能提供了三个编码：基于表格，顺序和图形。尽管表格和顺序编码已在过程挖掘中大量使用，但基于图的编码是一种保留以对象事件数据结构的新技术。我们提供六种用例：为三个编码中的每个编码中的每一个提供可视化和预测用例。我们在预测用例中使用可解释的AI来显示以对象为中心的特征的实用性以及针对预测模型的基于顺序和基于图的编码的结构。
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