本发明涉及数据排序技术领域，公开了一种基于机器学习的搜索结果排序方法及系统，用以对搜索结果进行更加精准排序，从而提高搜索系统的可信度与用户的使用体验。本发明通过对过去时间内的用户搜索日志进行数据集与特征的构建，在数据集构建时，查询条件与返回文档之间的相关度是根据用户信息与检索条件两者结合进行分组统计点击率，而后根据点击率的大小确定的。将最后得到的数据集进行迭代训练得到排序模型，通过该模型进行排序。本发明适用于搜索结果排序。