布尔模型是信息检索领域常用的模型之一，用于描述文本数据之间的关系。在布尔模型中，数据的收集和处理方法主要包括以下几个步骤：
数据收集：首先需要确定需要检索的文本数据范围，可以是文档集合、网页内容等。然后通过网络爬虫、文本采集工具等方式收集数据，并将数据存储在数据库中。
数据预处理：在数据收集后，需要对文本数据进行预处理，包括分词、去停用词、词干提取等操作，以便后续的检索和处理。
构建倒排索引：在布尔模型中，常用的数据结构是倒排索引，通过将文本数据中的单词与其所在文档的映射关系存储在倒排索引中。可以通过遍历文档集合，构建单词与文档的倒排索引表。
查询处理：当用户输入查询请求时，需要对查询进行处理，包括分词、去停用词等操作，然后在倒排索引中查找包含查询词的文档列表。
检索结果排序：根据查询词与文档的匹配程度，可以计算文档与查询的相关性得分，然后对检索结果进行排序，将相关性较高的文档排在前面。
结果呈现：最后将排序后的检索结果展示给用户，可以通过搜索引擎界面等形式呈现，帮助用户快速找到需要的信息。
在实际应用中，可以结合机器学习、自然语言处理等技术来优化布尔模型的数据处理和检索效果，提高检索的准确性和效率。
案例：例如，一个电子商务网站可以利用布尔模型来实现商品搜索功能。首先收集商品信息，并构建倒排索引。当用户输入查询请求时，系统会根据用户输入的关键词在倒排索引中查找相关商品，并将匹配度较高的商品展示给用户。同时，可以通过用户的点击行为等数据来优化检索结果的排序，提高用户的搜索体验。