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好的，根据这些列数据，我们可以利用XDeepFM来构建一个基于招聘信息的推荐系统。首先，我们需要对数据进行清洗和预处理，包括数据去重、缺失值填充等。然后，我们可以将数据转化为用户-物品矩阵的形式，其中用户表示求职者，物品表示职位。

接着，我们可以利用XDeepFM模型来对用户-物品矩阵进行建模，其中XDeepFM是一种结合了深度神经网络和因子分解机的模型，可以对高维稀疏数据进行有效建模。具体来说，我们可以将用户和物品的特征向量输入到XDeepFM模型中，模型会自动学习特征之间的交互关系，从而预测用户对未知物品的偏好程度。

最后，我们可以根据模型的预测结果来进行推荐，推荐排名靠前的职位可以被推荐给用户。同时，我们也可以利用模型的解释性来分析哪些特征对推荐结果的影响最大，从而进一步优化推荐算法。