本报告主要介绍因果图模型框架下，结合先验知识的局部因果结构学习与因果关系识别方法。报告详细阐述了如何将直接因果、非祖先和祖先等几种类型的因果背景知识融入局部结构学习过程。在此基础上，提出了仅基于局部结构、在先验知识存在时识别因果关系的充分必要条件。该方法扩展了以往仅依赖数据学习Markov等价类中因果/非因果关系的工作，进一步提升了因果识别的精度。报告还通过局部结构学习、因果关系识别实验以及在公平机器学习中的应用案例，验证了所提方法的有效性和高效性。