近年来,随着智能手机的普及和通信技术的提高,移动互联网应用数量与日俱增。为了使运营商对用户和网络资源有更加深入的认识,开发丰富的增值应用,并且提高网络服务质量和用户体验,应用识别(Application Identification)是移动互联网网络管理中最重要的任务之一。但是,现有的应用识别方法主要是为传统的因特网设计的,几乎没有为移动互联网设计的应用识别方法,而移动互联网中应用却比传统因特网中更多更复杂。本文基于从GPRS骨干网中采取的真实的流量数据,构建移动互联网流量图来表示移动互联网中用户与服务器的交互。从复杂网络中的社团结构的角度,本文把每一种应用看作一个社团,分析每种社团的基础特征、支配节点的特征、社团重叠现象以及节点纯洁度等特征,找出社团与社团之间的异同,例如,1%的服务器节点占整个网络超过88%的流量,以及社团内部的服务器节点对自己社团的忠诚度达到98%等。根据社团与社团之间的异同,本文提出了多维聚类识别模型,该模型在已经划分好社团的情况下能够识别该社团是属于哪种应用。根据服务器节点对社团的忠诚度高的特征,本文提出PSI模型(基于纯洁度和服务器节点的识别模型)。该模型能够快速的识别新来的每一条流量记录的应用类型,并且准确率达到98%。