HippoRAG 中的个性化 PageRank 算法起什么作用？

1. 概率传播与相关性排序

个性化 PageRank（Personalized PageRank, PPR）是 HippoRAG 在线检索的核心。算法以问题实体对应的图谱节点为起点，让"随机游走者"从这些起点出发沿图的边传播概率，访问概率越高的节点，说明它与查询的关联越紧密。

2. 多线索融合

PPR 支持从多个查询实体节点同时启动传播，能够找到同时靠近多个查询线索的关键节点——即那些通过关系路径把分散查询线索连接起来的节点，这正是多跳检索得以在单步内完成的关键。

3. 从节点得分到文档排序

计算出节点重要性得分后，HippoRAG 将高得分节点映射回其所属的原始文档段落，按段落聚合 PPR 概率，输出最终排序的检索结果，供后续问答环节使用。