提出了一类新的非参数先验分布，称为贝塔-二项式破粘过程。通过允许潜在长度随机变量通过贝塔边缘马尔可夫链相依，产生了一种吸引人的离散随机概率测度。链的依赖参数控制着断粘重量的顺序，从而调节模型的标签切换能力。此外，通过调整此参数，生成的类包含Dirichlet进程和Geometric进程优先级作为特定情况，这对于MCMC实现很有意义。

讨论了模型的一些性质，提出了一种密度估计算法，并用模拟数据集进行了测试。