该文汇总多项因果图研究，提出统一DAG、MAG、CPDAG、PAG的变量调整图形标准及高效算法；用精确得分与整数规划学习祖先图；提出BOSS算法高效学习因果图并用于fMRI脑网络；给出基于祖先图的m-分隔符框架以识别因果效应；还涉及贝叶斯网络评分算法与离散图模型结构学习。