In seiner Dissertation widmet sich Jannik Neeb dem Forschungsgegenstand der Recommender Systeme. Diese Algorithmen generieren personalisierte Empfehlungen basierend auf Nutzerpräferenzen und Verhaltensmustern. Die Produktvorschläge erleichtern Konsumenten die Auswahl aus einem umfassenden Sortiment und führen gleichzeitig zu einer verstärkten Kundenbindung sowie einem gesteigerten Umsatz für die Anbieter. Aufgrund dieser Faktoren sind Empfehlungsdienste für E-Commerce-Unternehmen, Streaming-Dienste und soziale Netzwerke von zentraler Bedeutung.

Die kumulative Dissertation identifiziert aktuelle Herausforderungen zu Recommender Systemen und entwickelt neue Lösungskonzepte. Dabei werden Aspekte wie die Robustheit von Recommender Systemen gegenüber Manipulationen, die optimale ökonomische Konfiguration sowie die Auswirkungen des Popularity Bias auf die Empfehlungsgüte untersucht.

Die Arbeit fügt sich in das Forschungsparadigma des Design Science ein. Demnach werden bestehende Algorithmen modifiziert oder neue Algorithmen zur Umsetzung von Recommender-Systemen entwickelt, um die genannten Probleme zu adressieren. Diese Algorithmen können im Ergebnis der Dissertation von Anbietern im E-Business genutzt werden.  Zur Evaluation der Erkenntnisse werden empirische Datenerhebungen, Simulationen oder mikroökonomische Modellierungen verwendet.

Jannik Neeb wird an der EAH von Herrn Prof. Dr. Thomas Wöhner am Fachbereich Betriebswirtschaft betreut. Sein universitärer Betreuer ist Herr Prof. Dr. Stefan Sackmann vom Lehrstuhl für Betriebliches Informationsmanagement an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg.