布尔模型是信息检索领域中常用的一种检索模型，它基于布尔逻辑运算符（AND、OR、NOT）来进行查询匹配。布尔模型的局限性和风险主要包括以下几点：
精度不高：布尔模型只能进行精确匹配，无法处理同义词、近义词等语义相关性，容易导致遗漏相关文档或返回大量无关文档。
布尔表达式繁琐：使用布尔逻辑符号构建查询语句时，可能需要复杂的布尔表达式，增加了用户查询的难度，容易出现查询错误。
无法度量文档相关性：布尔模型只能表示文档是否包含查询的关键词，无法对文档与查询之间的相关性进行量化，难以对文档进行排序。
不适用于大规模文档集合：在大规模文档集合中，布尔模型可能导致返回结果过于庞大或者过于稀疏，影响检索效率和用户体验。
难以处理复杂查询需求：对于涉及多个关键词、多个条件组合的复杂查询需求，布尔模型的表达能力有限，无法很好地满足用户的需求。
针对布尔模型的局限性和风险，可以采取以下方法进行改进和应对：
引入词义学习：结合自然语言处理技术，引入词义学习、同义词扩展等方法，提高检索的语义相关性。
使用加权模型：引入基于统计的加权模型，如TF-IDF（词频-逆文档频率）模型等，量化文档与查询之间的相关性，实现结果的排序。
引入机器学习算法：利用机器学习算法对用户的查询行为和偏好进行分析，提供个性化的搜索结果。
结合信息检索技术：结合其他信息检索技术，如向量空间模型、概率检索模型等，提高检索的效果和准确性。
用户反馈机制：建立用户反馈机制，收集用户对搜索结果的评价和点击行为，不断优化检索算法和结果展示。
通过以上方法的应用，可以在一定程度上缓解布尔模型的局限性和风险，提高信息检索系统的效果和用户体验。