推荐系统需要真实反映其应用环境的复杂性。我们对用户可能受益因素的了解越多，推荐系统所面临的目标就越多。此外，系统还需兼顾多方利益相关者——如卖家、买家、股东等——并遵守法律与伦理约束。在同时优化多个目标时，无论这些目标之间是否存在相关性，是否具有相同量级，均面临巨大挑战。为此，我们提出一种面向推荐系统的随机多梯度下降方法（MGDRec），以应对这一难题。实验表明，该方法在传统目标组合（如收益与召回率）上已超越现有最先进方法。更重要的是，通过梯度归一化技术，我们能够将本质不同的目标——即使量纲差异显著——整合进统一且连贯的框架中。我们进一步证明，即使与准确性不相关的指标（如优质商品占比）也可在不牺牲精度的前提下实现同步提升。借助随机性机制，该方法避免了计算完整梯度的高昂开销，并为实际应用提供了清晰的适用场景。