本文提出了一种新型生成模型，旨在改善会话中的下一个项目推荐，解决了现有模型在长距离依赖关系建模上的不足。该模型通过突出卷积层和残差块结构，提高了推荐系统的准确性和训练效率，尤其在处理长序列用户反馈时表现突出。

本文提出了一种新的框架 ResQuNNs 来增强可训练的量子卷积神经网络（QuNNs）的性能，通过引入可训练的 quanvolutional 层并解决梯度访问的困难。实验发现，在 QuNNs 中合理放置残差块对于最大化性能提升至关重要。