电商个性化推荐系统大数据技术框架：Mahout、TensorFlow、Spark MLlib

个性化推荐系统通过利用用户历史行为数据和其他相关数据，为用户推荐个性化内容。在电商网站中，它可以帮助用户更快速、准确地找到感兴趣的商品，提升用户体验和购买转化率。以下是几种电商网站个性化推荐系统可采用的技术框架：

Apache Mahout: Apache Mahout 是一种基于 Hadoop 的开源机器学习框架，可用于构建个性化推荐系统。它提供多种推荐算法，如协同过滤、基于内容的过滤等。Mahout 的优点在于易于扩展和定制，适合处理大规模数据集。
TensorFlow: TensorFlow 是谷歌开源的深度学习框架，可用于构建个性化推荐系统。它提供多种深度学习算法，如神经网络、自编码器等。TensorFlow 的优势在于灵活性和可扩展性，适合处理大规模高维数据。
Spark MLlib: Spark MLlib 是 Apache Spark 的机器学习库，可用于构建个性化推荐系统。它提供多种机器学习算法，如协同过滤、基于内容的过滤等。MLlib 的优点在于高效性和易于使用，适合处理大规模分布式数据。

以上三种框架都是基于大数据的技术，适合处理大规模数据集。它们都支持分布式计算和存储，可以快速处理海量数据。此外，它们都提供多种机器学习算法，可以根据不同的应用场景选择不同的算法。这些框架都有广泛的社区支持和丰富的文档资料，可以快速上手和定制。

然而，它们也存在各自的缺点和限制，如学习曲线较陡峭、实现复杂度较高。因此，在选择框架时需要根据具体业务需求和技术能力进行权衡。