클라이언트들의 데이터 품질 차이는 FLGNN의 성능에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 품질이 높은 클라이언트는 더 정확한 정보를 제공하며, 이는 전체 모델의 성능 향상에 기여할 수 있습니다. 반면에 데이터 품질이 낮은 클라이언트는 더 많은 노드 정보를 필요로 하며, 이는 모델의 성능을 크게 저하시킬 수 있습니다. FLGNN은 이러한 데이터 품질 차이를 고려하여 각 클라이언트로부터 얻은 정보를 조합하여 전역 모델을 향상시키는 방법을 제공합니다. 따라서 데이터 품질이 다른 클라이언트들 간의 협력을 통해 FLGNN은 다양한 데이터 품질을 보유한 클라이언트들 간의 성능 차이를 극복할 수 있습니다.