从数据中学习贝叶斯网络结构是一个NP-hard问题，提高网络结构学习算法精度是研究的重难点。基于Pearl的因果理论，提出了一种贝叶斯网络结构学习方法，提升了现有算法的准确率。利用改进的Pearl因果效应和BDe评分，学习网络节点优先次序，利用K2算法学习初始网络，并通过BDe评分反向调节、互信息和BDe评分删除边以修正学习结果。实验在贝叶斯网络标准数据集ASIA、ALARM上进行，在样本量为2000~20000的20组实验中，学习准确率较MMHC算法平均提升16%，准确率标准差较MMHC算法平均缩小17%。实验表明，基于因果效应的方法较MMHC算法有更好的性能。