1.一种文档页面的推送方法，其特征在于，所述方法包括：
接收由第三方平台根据用户意图提供的第一文档页面集合；
通过用户行为特征模型，确定所述第一文档页面集合中的文档页面与所述用户意图的关联度，所述关联度用于表征所述第一文档页面集合中的文档页面符合所述用户意图的程度；
过滤所述第一文档页面集合中的所述关联度低于预定阈值的文档页面，得到第二文档页面集合；
将所述第二文档页面集合中的文档页面推送给用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收由第三方平台根据用户意图提供的第一文档页面集合之前，所述方法还包括：
获取用户输入的用于搜索文档页面的关键词，以确定所述用户的用户意图；
将所述用户意图发送给第三方平台，以请求所述第三方平台提供所述第一文档页面集合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户行为特征模型可以通过如下方式获得：
获取全量用户在历史上的预定时间区间内的行为数据集合；
根据所述行为数据集合，构建异构图网络；
通过所述异构图网络训练机器学习模型，得到所述用户行为特征模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取全量用户在预定时间区间内的行为数据集合，包括：
获取全量用户在历史上的预定时间区间内在输入关键词时、在点击文档页面时、以及在文档页面内部操作时的行为数据集合。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述行为数据集合，构建异构图网络，包括：
将所述行为数据集合中的关键词、文档页面、以及全量用户在文档页面内部的操作行为确定为异构图网络节点；
将所述行为数据集合中的关键词之间的关联、关键词与文档页面之间的关联、以及文档页面与所述全量用户在文档页面内部的操作行为之间的关联确定为异构图网络连接边；
基于所述异构图网络节点和所述异构图网络连接边，构建所述异构图网络。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在基于所述异构图网络节点和所述异构图网络连接边，构建所述异构图网络之前，所述方法还包括：
基于所述行为数据集合中关键词的内容、文档页面内容、以及全量用户在文档页面内部的操作行为特征，确定各个异构图网络节点的特征向量；
基于所述行为数据集合中的关键词之间的关联次数、关键词与文档页面之间的关联次数、以及文档页面与全量用户在文档页面内部的操作行为之间的关联次数，确定各个异构图网络连接边的长度，所述连接边的长度用于衡量不同异构图网络节点之间关联的紧密程度。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在过滤所述第一文档页面集合中的所述关联度低于预定阈值的文档页面之后，所述方法还包括：
将所述关联度低于预定阈值的文档页面反馈给对应的第三方平台，以请求所述第三方平台变更提供的文档页面。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述第二文档页面集合中的文档页面推送给用户之后，所述方法还包括:
获取用户针对推送的文档页面的反馈行为数据；
基于所述用户的反馈行为数据，训练所述用户行为特征模型。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述文档页面包括小程序页面。
10.一种文档页面的推送装置，其特征在于，包括：
接收单元，被用于接收由第三方平台根据用户意图提供的第一文档页面集合；
第一确定单元，被用于通过用户行为特征模型，确定所述第一文档页面集合中的文档页面与所述用户意图的关联度，所述关联度用于表征所述第一文档页面集合中的文档页面符合所述用户意图的程度；
过滤单元，被用于过滤所述第一文档页面集合中的所述关联度低于预定阈值的文档页面，得到第二文档页面集合；
推送单元，被用于将所述第二文档页面集合中的文档页面推送给用户。