本文探讨了贝叶斯网络建模中的参数独立性、模块化特性及似然等价性假设，提出了新的机制独立性和组件独立性假设。介绍了“关系性因果发现”算法及基于祖先图的框架，用于识别因果效应，并研究了因果贝叶斯网络的测试与学习问题，提出了多种有效算法和主动学习框架，以提高因果推断的准确性和效率。