在复杂网络分析中，CA向量（Community and Attribute Vector）是一个重要的概念，它用于揭示网络中节点的社区属性和角色。本文将总结CA向量的基本概念，并详细描述其在网络分析中的应用。CA向量是将节点的社区归属和节。

CA向量，全称为奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）中的右奇异向量，是线性代数和机器学习中一个重要的概念。简单来说，CA向量是一个在特征提取和数据降维中发挥关键作用的数学工具。在详细解释CA向。