In den meisten personalisierten Systemen ist der Anpassungsprozess dem Benutzer verborgen. Er sieht nur die Auswirkung der Personalisierung, kann aber weder auf die persönlichen Informationen, die das System über ihn sammelt, zugreifen, noch Einfluss auf die Anpassungslogik nehmen. Dadurch können u.a. veraltete oder falsche Informationen zu falschen oder irrelevanten Empfehlungen führen. Darüber hinaus werden mehrere anerkannte Usability-Prinzipien, u.a., Transparenz, Steuerbarkeit und Vorhersehbarkeit, verletzt bzw. beeinträchtigt. Um diese Probleme zu vermeiden, sollte der Benutzer volle Kontrolle über das Benutzermodell und den Personalisierungsprozess erhalten. In dieser Dissertation präsentieren wir eine Lösung der o.g. Probleme. Wir beschreiben ein Framework für benutzerkontrollierte Personalisierung in Community-getriebenen Webportalen. Dies Framework bietet vier Modelle, die ein personalisiertes Portal braucht: ein Benutzermodell, ein Metadaten-Repository, ein Domainmodell und Personalisierungsregeln. Darüber hinaus bietet das Framework Methoden für eine ständige Aktualisierung, Vervollständigung und Kontrolle auf Korrektheit für diese vier Modelle. Außerdem bietet das Framework graphische Benutzeroberflächen und Interaktionsmuster, die dem Benutzer ermöglichen, Informationen dieser Modelle leicht zu verstehen und anzupassen. In dieser Dissertation präsentieren wir Ergebnisse einer Benutzerstudie, in der wir die Auswirkung unseres Verfahrens auf die Benutzerempfindung von adaptiven Webportalen evaluiert haben. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass sich unser Verfahren signifikant auf viele Aspekte personalisierter Webportale auswirkt. Dadurch wird die adaptive Verhaltensweise transparenter und verständlicher. Unser Verfahren steigert auch den Nutzwert, Benutzerfreundlichkeit und Benutzerzufriedenheit personalisierter Systeme.