城市暴露垃圾问题作为城市管理中的“顽症”，长期以来一直影响着城市居民的生活质量和城市市容环境卫生整体水平。目前通过数字化城市管理系统能够达到及时发现城市暴露垃圾事件并派遣相关责任部门清运的目的，但是并没有探究城市暴露垃圾的产生规律，并从根源上采取措施主动地减少暴露垃圾事件的发生。本文提出利用基于大数据驱动的分析方法，以上海市某区数字化城市管理系统长期积累的大量城市暴露垃圾数据为基础，归纳出城市暴露垃圾事件的时空分布规则。在研究过程中借助数据挖掘领域的C4.5决策树分类规则算法，提出加入综合属性筛选步骤，提高了其原始算法挖掘规则的时间效率，并且减少了冗余属性的干扰。在所得出时空规则的基础上，为城市管理部门有针对性地提出政策建议，在相应时空分布周边优化垃圾收运装置和措施并加强监管和处罚力度，变被动事后处理为主动事前预防，从源头上减少垃圾暴露的可能性，为其提高暴露垃圾治理水平提供政策支持。