本发明实施例提供一种基于多场景数据的排序模型训练方法、排序方法及装置，该训练方法包括：构造样本数据；在场景ID的基础上生成样本特征；特征数据包括单场景特征及多场景特征；单场景特征包括用户在单个场景下的行为序列信息和行为统计信息，排序对象在单个场景下的统计信息；多场景特征包括用户在多个场景下的行为序列信息和行为统计信息，排序对象在多个场景下的统计信息；将样本特征输入到模型，根据输出标签进行神经网络训练得到排序模型。本发明实施例通过在样本中进行场景区分，并通过单场景特征及多场景特征进行模型学习，实现不同场景的区分学习以及场景间的联动优化，并且可以解决目标数据稀疏的问题，由此可以有效提高排序准确性。