该文提出了一种新的层级似然学习框架，引入伽马随机效应来提高预测性能。该方法适用于处理包含高基数分类特征的聚类计数数据，并可以很容易地实施最新的网络架构。实验研究和真实数据分析证实了该方法的优势。