設計一個更加考慮用戶意圖的模型需要從以下幾個方面入手：
多層次用戶特徵建模：考慮用戶的基本特徵（如年齡、性別）、行為特徵（如聆聽歷史、跳過行為）以及情境特徵（如時間、地點、活動類型），通過多層次的特徵融合來捕捉用戶的意圖。
序列建模技術：利用序列建模技術（如RNN、LSTM、Transformer等）來捕捉用戶的聆聽行為隨時間的變化，這樣可以更好地理解用戶在不同時間點的音樂需求。
情境感知推薦系統：設計情境感知的推薦系統，根據用戶的當前情境（如工作、休閒、運動等）來調整推薦策略，從而更好地滿足用戶的即時需求。
用戶意圖推斷：通過分析用戶的行為數據和顯式反饋，推斷用戶的潛在意圖。例如，若用戶在某段時間內頻繁點讚某類型的音樂，則可以推斷其對該類型音樂的偏好。
強化學習與自適應推薦：利用強化學習技術，根據用戶的即時反饋不斷調整推薦策略，實現自適應推薦，從而更好地滿足用戶的需求。