为了提升微博话题发现效率以及发现质量问题，提出了一种融入公众情感投入分析的微博话题快速发现与细分方法，促使话题演化，进而产生新话题及其情感变化趋势。首先，基于情感词典和TFDF值在历史语料库中挖掘常用情感词并构建情感词库；其次，快速抽取情感文本，结合Sigmoid函数检测情感投入密集期，保证话题事件挖掘的质量；最后，通过改进的模糊C-均值聚类算法在新的微博数据中发现高质量话题。实验结果表明，本文方法能够有效提升移动环境下的话题发现效率及质量。