代码缺陷的修复是一项复杂而且耗时的工作,相关研究与调查表明,软件公司每年都需要为代码缺陷的修复投入大量金钱和时间。与此同时,随着开源行动的普及,大量开源代码被复用与重新实现,部分含有简单缺陷的代码,有很大可能在其它软件项目中经过轻微修改后被重新实现,成为修复了缺陷的相似代码。在这种情况下,对于某一段缺陷代码,如果能找到其存在于软件项目中的相似代码,通过比较缺陷代码与该相似代码之间的异同,程序员将有机会更快地理解缺陷发生的原因,设计缺陷修复方案。基于上述想法,本文在对大量静态代码分析工具与代码自动修复技术的相关研究进行调研后,对相似代码在代码缺陷修复中的应用开展了研究,并针对简单的代码缺陷修复设计与实现了一种基于代码相似度的Java代码推荐技术CRSearcher。CRSearcher以缺陷代码的静态分析结果为基础,结合抽象语法树分析技术,使用RKR-GST的改进算法从成熟的开源代码库中进行相似代码搜索,为程序员提供设计优秀的相似代码片段作为参考,降低缺陷修复难度,提高缺陷修复效率。最后,为了验证本研究的可行性和有效性,本文使用来自8个开源项目中约93万代码构建CRSearhcer的代码库,并从缺陷数据库Defects4j中选取50个缺陷代码片段对CRSearcher的推荐结果进行评估,实验结果表明CRSearcher能提供对部分简单缺陷的修复有帮助的相似代码片段,其前1、3、5项推荐结果的命中率分别为0.26、0.46、0.50,平均准确率均值分别为0.26、0.31、0.34。