本发明属于排序学习技术领域，特别涉及一种基于离散化布谷鸟搜索算法的伪标记数据生成方法，所述的方法包括对于每一个查询采用池化技术获取少量的标记数据，对每一个查询‑文档对中，特征向量空间的每一维的特征进行归一化；对查询‑文档对的特征种类进行分类，同时计算每一类特征向量到原点的欧式距离，并将此距离作为鸟窝的特征维度变量；本发明通过将文档相关度标记问题转换为文档相似度的计算问题，即在候选未标记的文档中搜索与标记样本相似度最高的文档，进而将伪标记数据的生成问题转化成求解文档相似度的最优化问题；同时引入了全局搜索能力强的布谷鸟搜索算法，形成了基于离散化的布谷鸟寻优算法，确保了最终伪标记数据生成的准确率。